分级型进化算法及其在翼型跨声速气动优化中的应用

提出了变精度模型的分级型进化算法并对初始翼型为NACA0012的二维翼型进行了跨声速流动下的形状增升优化。借鉴自然进化中不同进化阶段个体适应度评估环境不同的机理，构造了分级精度模型以加速优化过程。对翼型进行了给定气动条件下的形状增升优化，给出了优化结果，并与传统基因算法及单精度模型算法结果进行了对比。     

空战中机群编队分层优化算法

针对机群编队优化计算复杂的问题,提出了一种分层优化算法。根据敌我双方的距离、角度、速度以及飞机导弹、雷达的性能,建立了多机协同任务分配模型。根据空战中常用的基本飞机队形,对敌方机群编队进行分层,对每层分别计算己方对选取各种基本队形时的任务分配结果和队形优化优势值,通过比较得到己方机群编队的每层最优队形,当得到己方每层的最优队形之后,将己方每层最优队形进行组合解码就可得到己方机群编队的最优队形。仿真结果表明该方法能有效地解决机群编队队形优化问题,并且该算法具有较好的实时性。     

递阶偏最小二乘回归在飞机研制费用预测中的应用

分析了飞机研制费用样本数据少、费用驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用递阶偏最小二乘回归方法对飞机研制费用进行预测。以战斗机机体研制费用预测为例进行研究,首先对战斗机机体研制费用驱动因子进行分组,然后应用递阶偏最小二乘回归方法对分组后的费用驱动因子进行回归建立机体研制费用预测模型。实例表明,在飞机研制费用预测方面,采用递阶偏最小二乘回归方法预测更能体现研制费用与飞机性能参数之间的关系。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

真空热试验测控软件系统架构设计

随着航天器真空热试验的不断增多,对真空热试验热流模拟、温度测量与控制系统的热流模拟精度、速度、模式、测控通道数、系统功能等要求也越来越高。为进一步增强整个测控试验流程的可靠性、安全性、易用性、可扩展性,缩短试验准备时间,文章基于现有硬件系统与测控系统任务要求,提出了一套测控软件系统架构设计,即采用自顶向下逐步细化的分层设计将整个系统软件分层,再根据功能进行模块划分,保证了上层软件的设备无关性与各模块间的独立性,能够作为代码并行开发的基础,为代码开发人员提供指导和限制。     

激发学习兴趣 培养创新意识

激发大学生的学习兴趣,对于提高高校电子技术的教学水平,促使学生养成终身学习的良好习惯,提升其生活质量都有着极其重要的现实意义。根据学生心理特征和教材特点激发和培养学生学习电子技术的兴趣,从而培养其创新意识。     

本科教育实践教学全程培养模式的探索

为培养高技能应用型人才和高素质创新型人才,高等教育必然是教学活动与实践活动的结合。实践活动不是一蹴而就的,短期效应不足以培养出优秀人才。针对本科四年制教学,以电类实践教学为例,通过灵活多样的形式合理组织安排实践内容,使实践活动贯穿于整个大学期间,学员的实践能力通过由浅入深、由点到面、由被动到主动这一循序渐进的过程得到很大提高,实现创新意识和创新能力的培养。     

一种固体发动机光线投射体绘制加速方法

固体发动机ICT断层图像构成的体数据场规模大、空体素比例小,现有的光线投射加速方法效果不明显,并且在其三维可视化故障诊断中,不是体数据场中的所有信息都对内部故障检测有意义,三维重建出所有体数据大大增加了计算量.为此,提出一种在同体发动机体数据分割基础上的光线投射加速方法.该方法利用分割结果,建立分割信息体数据场,结合现...     

机器人问题求解中的评价函数及矛盾和冗余的消除

本文提出了一种求解复杂的机器人问题的算法,该算法采用子问题求解与分层策略相结合,在动作规划过程中,建立了初始状态下的前指针和目标状态下的后指针,并形成一个决定动作排序优先级的评价函数,按不同的空间和时间段的差异,将全局的动作序列划分为若干子区域。本算法证明只需在子区域范围内消除冗余和矛盾,即可大大地提高系统的效率,在子区域范围内出现矛盾时,用优先级高的动作取代优先级低的动作,变矛盾为冗余,最后保留排在最前面的动作,而删除后面相同的动作,即消除了冗余。     

基于MEDLL的分级搜索抗多径算法

以多径估计延迟锁定环路(MEDLL)为代表的参量式基带抗多径算法以其能够同时估计直达信号和多径信号各参数而受到广泛关注,然而该类算法估计精度的提高是以计算复杂度的增加为代价的。为了在保证估计精度的同时降低资源消耗并加快搜索速度,提出了一种MEDLL最大似然(ML)估计搜索方法,将粗搜索后得到的参数估计值作为下一级搜索的先验信息,缩小搜索范围后减小搜索步进,完成逐级精细的参数估计。推导了原始MEDLL及树状分级结构的MEDLL(T-MEDLL)算法计算复杂度表达式;其中在存在一路多径信号的情况下,对于0.01 chip的多径延迟分辨率,复杂度可以降低为传统盲搜索的30%~50%。进一步基于自研的数字中频(IF)GPS信号模拟器和软件GPS接收机平台对不同多径情况下盲搜索法与分级搜索算法的参数估计精度及码伪距多径误差等性能进行了对比,验证了更低计算复杂度的T-MEDLL可以达到与传统MEDLL算法同样的跟踪精度。