基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

基于资源相关性的网格资源分配

在网格环境中,每个网格服务都面临着多种资源选择,网格作业中各服务间的关联在某种程度上可映射为资源之间的依赖关系,不同的资源配置将产生不同的服务满意度,由此提出服务资源分配问题SRA(Service Resource Assignment),通过构造资源关系图提出基于树分解的资源分配算法DRA(Tree\|Decomposition based Resource Allocation algorithm),利用该算法求出此问题的正确消元顺序,在多项式时间复杂度内获得该问题的最优解,给出实验结果并提出下一步的研究工作.      

A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges

Topology optimization was developed as an advanced structural design methodology to generate innovative lightweight and high-performance configurations that are difficult to obtain with conventional ideas. Additive manufacturing is an advanced manufacturing technique building as-designed structures via layer-by-layer joining material, providing an alternative pattern for complex components. The integration of topology optimization and additive manufacturing can make the most of their advantages and potentials, and has wide application prospects in modern manufacturing. This article reviews the main content and applications of the research on the integration of topology optimization and additive manufacturing in recent years, including multi-scale or hierarchical structural optimization design and topology optimization considering additive manufacturing constraints. Meanwhile, some challenges of structural design approaches for additive manufacturing are discussed, such as the performance characterization and scale effects of additively manufactured lattice structures, the anisotropy and fatigue performance of additively manufactured material, and additively manufactured functionally graded material issues, etc. It is shown that in the research of topology optimization for additive manufacturing, the integration of material, structure, process and performance is important to pursue high-performance, multi-functional and lightweight production. This article provides a reference for further related research and aerospace applications.     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

地外人工光合成装置研制与试验

原位资源利用技术是地外生命保障体系构建、实现人类地外生存的有效途径,是载人深空探索的核心技术。基于微通道技术的人工光合成反应器,采用流动反应器设计,用于低微重力等特殊环境条件下模拟人工光合作用,实现CO２向O２和含碳燃料的转化。微通道芯片通过气液剪切作用力使气体反应产物快速脱离电极表面并随反应介质排出反应器,理论上可以克服微重力条件对反应过程的影响,尚需进行微重力试验进行验证。同时,微通道结构可以通过精确控制反应气液的压力、流速、流量比等反应条件,获得优化的反应条件。通过地面试验,验证了该反应器将CO２还原为O２和含碳化合物的功能可行性。以Au和Ir/C作为阴极和阳极材料,3V电压条件下,O２产率可达11.74mL/h。此外,基于人工光合成反应器搭建了集反应模块、控制模块、流路驱动模块以及检测模块等于一体的地外人工光合成装置,形成原位反应、介质供给、精确控制、在线收集和检测等功能一体化的系统,并实现CO２有效转换和O２供给。为后续技术成熟度更高的反应装置研制、高产物选择性的含碳化合物转化以及人工光合成反应装置在轨试验奠定了理论和实践基础。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

基于脉冲交错的数字阵列雷达任务优化调度算法

针对数字阵列雷达搜索、跟踪和成像任务的资源调度问题,提出一种数字阵列雷达(DAR)任务的优化调度算法。该算法以脉冲交错技术为基础,在对目标搜索与跟踪的同时,利用基于压缩感知的稀疏孔径认知逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法对部分精密跟踪目标成像,并采用观测时间动态调整策略以提高雷达系统的自适应能力。仿真结果表明,与传统雷达资源调度算法相比,该算法可以将成像任务考虑到优化调度模型中并合理分配资源,实现雷达多任务并行的调度,获得更高的资源利用率与期望的成像质量。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P-CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。