机载机电设备综合控制管理系统任务分配研究

利用分布式处理机及网络技术对机载机电设备进行综合控制管理是机载机电设备发展的一大趋势,其中如何分配机载机电系统的控制管理任务,使系统风险均衡,达到提高系统可靠性、安全性的目的是综合控管课题的关键技术之一,其实质上是一个优化组合问题.本文针对该问题,提出了适用于机载机电设备综合控管系统的任务分配准则和目标函数,利用遗传算法,寻求任务分配的最优策略,达到了较好的效果.      

基于混和寻优算法的时域低阶等效系统方法

现代高增稳飞机的阶次高达几十阶,需要将其降阶为具有特定形式的低阶等效系统才能与已有的飞行品质规范相比较,从而评价其飞行品质并改进飞控系统的设计.相对于频域等效系统方法,时域低阶等效系统方法可以在线采集系统的输入及输出数据,充分考虑各种非线性因素的影响,在飞机飞行品质评价时,对等效系统相关参数进行在线估计,具有较强的实用价值.针对时域等效拟配提出了一种混和寻优算法,即模式搜索-模拟退火法,该算法较好地克服了局部寻优和全局寻优的缺点,并在寻优过程中加入了对参数范围的限制,寻优结果可以快速收敛于全局最优解,并且不受初值变化的影响,对飞机飞行品质的在线评价具有重要意义.      

一种基于空间映射的多星成像调度方法

针对NP难解的多星成像过度调度问题,从置换空间到问题空间的映射方法和置换空间 搜索算法两方面进行了研究。基于资源优先卫星分配算法,建立了置换空间到问题空间的映 射关系,以在置换空间优化多星成像调度。提出了一种分散式随机搜索算法,基于有记忆随 机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列。实验表明,所提算法相对模 拟退火算法平均获得3.12％的改进。     

带有查找表的混沌变异小生境遗传算法的景象匹配

针对常规遗传算法容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出了带有查找表的混沌变异小生境遗传算法,并将其应用于景象匹配。实验表明,该算法既较好的解决了匹配运算量大的问题,大幅提高了景象匹配的速度,又克服了常规遗传算法的缺陷,提高了局部寻优能力,保持了很好的匹配精度。     

基于空间目标特性的无缝搜索技术研究

为了解决常规雷达搜索屏拦截空间目标概率不高的问题,利用空间目标过境具有周期性的特征,提出一种高拦截率的无缝搜索方法。当搜索屏经度覆盖范围大于等于目标重访经度差时,目标过境将至少被搜索屏拦截1次。利用这个特征,通过优化相控阵雷达法线仰角和搜索波位的驻留时间改变搜索屏的空间和能量分布,使各个轨道高度处的搜索经度覆盖范围等于目标的重访经度差,从而在最小时间资源开销的条件下实现了空间目标高概率拦截搜索。仿真结果表明,在时间资源开销相同的条件下,提出的无缝搜索方法与常规搜索方法相比,可将空间目标平均拦截率由90.93%提升至99.94%。研究对于提升空间目标监视雷达搜索效率具有较高的应用价值。     

蚁群算法在宽弦风扇叶片优化排序中的应用

从风扇转子的力学模型出发,推导了同时考虑三个维度质量矩的风扇转子静不平衡量和偶不平衡量的计算公式,并使用某型发动机风扇叶片装配和试车验证,结果表明考虑三个维度质量矩的不平衡量计算方法能显著减少配重块的使用,并减少配平次数。提出了基于邻域搜索改进的蚁群算法的风扇叶片排序优化方法,对某套风扇叶片进行优化排序。本优化算法的最优不平衡量比传统蚁群算法减少88.9%,比改进的遗传算法减少36.8%,优势明显。      

飞机复杂蒙皮拉形过程有限元分析中的接触搜索算法

针对飞机复杂蒙皮拉伸成形特点,引入了适合于蒙皮模具的四节点四边形等参单元描述方式,建立了基于非精确交点的线面精确求交算法,采用基于最大梯度法的搜索算法,开发了复杂蒙皮拉形数值模拟系统STRETCHFORM。利用商业软件MARC和PAM STAMP进行了S形蒙皮拉形的模拟计算对比,证明了接触搜索算法的合理性。与全局搜索算法相比,本文算法使搜索效率得到显著提高。     

一种基于相关的分层匹配与目标跟踪方法

提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小,匹配中心更加突出且易于匹配,从而缩小了匹配范围,提高了匹配精度。同时提出了一种区域分层快速搜索算法,该算法能较大地提高匹配速度。实验结果表明该方法匹配精度高、匹配速度快、能克服不同光强背景及噪声干扰等影响,具有较强的实用价值。     

基于启发强化学习的大规模ADR任务优化方法

随着航天事业的蓬勃发展,空间碎片尤其是低轨碎片已成为航天任务不可忽视的威胁。考虑到碎片清除的紧迫性和成本,低轨多碎片主动清除（ADR）技术成为缓解现状的必要手段。针对大规模多碎片主动清除任务规划问题,首先,基于任务规划的最大收益模型,提出一种强化学习（RL）优化方法,并依照强化学习框架定义了该问题的状态、动作以及收益函数;其次,基于高效启发因子,提出一种专用的改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法,该算法使用MCTS算法作为内核,加入高效启发算子以及强化学习迭代过程;最后,在铱星33碎片云的全数据集中检验了所提算法有效性。与相关MCTS变体方法以及贪婪启发算法对比,所提方法能在测试数据集上更高效地获得较优规划结果,较好地平衡了探索与利用。     

全球卫星搜索与救援系统的现状与未来

全球卫星搜救系统(COSPAS-SARSAT)在海事搜救和飞机救援等领域已经发挥了巨大的作用。文章旨在对已有的低轨道(LEO)和静止轨道(GEO)系统的工作原理进行分析,并与建设中的中轨道(MEO)系统比较,以得出中轨道系统的优势,并对全球卫星搜救系统的未来发展进行分析。