基于离散粒子群算法的多飞行器在轨服务任务分配

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型。通过构建粒子与实际问题间的对应关系,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式求解任务分配问题。仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务飞行器协同任务分配问题。     

合作群决策模型及其梯度解法

利用极大熵原理,提出一种衡量专家决策水平及决策合作程度的新方法--决策梯度法,并以此为基础,建立一种合作群决策优化模型,从理论上证明了模型的有效性,给出了模型的求解算法。最后,通过算例计算分析,获得群决策满意解。     

航空发动机叶片砂带抛光工艺参数优化

为提高航空发动机叶片砂带抛光后的表面质量,选取影响抛光质量的主要工艺因素砂带粒度、接触力、砂带线速度、进给速度,以抛光后的叶片表面粗糙度作为评价指标,展开叶片砂带抛光工艺参数优化研究.首先,进行抛光工艺试验,基于试验结果采用BP神经网络法建立表面粗糙度与工艺参数之间的预测模型;其次,根据所建立的预测模型,采用遗传算法和粒子群算法对工艺参数进行优化对比,确定最佳工艺参数;最后,对优化后的工艺参数进行试验验证,试验结果表明:采用优化后的工艺参数进行叶片型面抛光,抛光后叶片表面粗糙度明显减小,表面质量得到了显著提高.     

基于周期性换向冲液的掩膜电解加工技术

掩膜电解加工技术是一种用于阵列结构加工的高效电化学加工技术,被广泛应用于各类难加工材料的阵列群孔、群坑或群槽的加工制造。目前,掩膜电解加工中多采用侧面单向供给电解液的方式进行加工,该冲液方式简单易行,但由于加工区迎水面和背水面的流场差异,造成群孔结构的成形精度较差。为此,提出了周期性换向冲液技术,以改善加工区流场分布,进而提升群孔结构的成形精度。通过数值模拟仿真和实验研究,明确了最佳的换向冲液频率,研究结果表明换向冲液技术可以有效提升孔的成形精度。最终,采用周期性换向冲液技术完成了阵列群孔结构的加工,相较于单向冲液,孔的侧壁与轴线夹角差异率下降至1%以内,获得了较高的成形精度。     

基于PSO-ELM的卫星导航欺骗式干扰检测CSCD

近年来,卫星导航系统在军事监测、精细农业、交通监控、资源勘探、灾害评估等领域得到了广泛应用,但由于卫星导航信号结构公开且到达地面时强度微弱,卫星导航系统极易受到各种各样的干扰,其中欺骗式干扰因具有较强的隐蔽性,对卫星导航系统构成巨大的安全威胁。传统的欺骗式干扰检测方法大多采用单一参数进行检测,具有一定局限性。考虑到欺骗干扰源在欺骗过程中会引起一系列参数变化,构造了一个多参数输入的卫星导航欺骗式干扰检测模型,即将多个特征参数作为极限学习机(ELM)的输入,并通过训练和学习将真实信号与欺骗信号区分开,从而实现欺骗式干扰检测。同时,利用粒子群优化(PSO)算法优化ELM中的输入权值矩阵和隐层偏置,改善由于网络参数随机生成导致分类精度低的问题。仿真实验证明了该方法在卫星导航欺骗干扰检测方面的可行性和有效性。     

基于均匀设计的粒子群优化在减压化设计中的应用

采用粒子群优化算法,对涡轮泵气封减压试验系统中的关键部件减压器进行结构优化设计.在优化过程之前采用两次均匀设计的方法缩小设计变量的取值范围,以提高计算效率.通过调节气封系统中的主要部件气体减压器的结构参数,使得减压器的出口压强稳定,满足工程需求.优化结果显示,通过两次均匀设计后,设计变量的取值范围得到有效压缩,减少了优化过程的计算量.与初始设计相比,减压器的出口压强振幅明显减弱,达到了工程设计的要求.      

连分式扩充的粒子群神经网络压气机特性重构方法

对航空发动机压气机原始二维等转速线的数据点进行连分式扩充,通过两次网络训练,增加转速特性数据,在三维空间中进行BP(back propagation)网络模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,引入压力比函数,调整计算区域,定义网络的输入输出数据,利用试探法确定隐含层维数.采用基于趋利避害原则的粒子群算法对网络的初始权值和阈值进行优化,建立了压气机压比和效率特性的整体代理模型.最后以某型发动机的低压压气机为例进行了压气机特性模型的重构.通过模型的校核与验证表明:采用这种方法建立的模型精度较高,优于普遍采用的传统二维插值方法和普通BP神经网络模型.最终建立的重构模型对于采用选配法、坐标法和部件法等以压气机通用特性曲线为基础的发动机模型的求解,可提高计算精度和迭代速度,具有一定的工程应用价值.      

冲压发动机导弹爬升轨迹与推力调节规律优化

针对以冲压发动机为动力的导弹爬升问题,建立了飞行轨迹和推力规律一体化优化设计模型。采用基于三次样条的直接离散方法,将弹道优化问题转化为参数优化问题,选取兼顾全局搜索能力和局部搜索精度的粒子群-变尺度法(PSO-BFGS)串联混合算法求解最省燃料爬升弹道,得到了"先减速再加速"爬升方案。相比传统的采用最大推力规律、仅优化爬升轨迹的爬升方案,一体化设计能充分发挥冲压发动机的推力调节能力,使导弹以较小的平均飞行速度完成爬升过程,可以显著节省燃耗,提高导弹的性能。     

SE(3)上一般力学控制系统的运动描述与飞行器建模

与Lie群上的简单力学控制系统不同,Lie群上的一般力学控制系统需要考虑势能在位形空间中的变化,故其Lagrange算子不再是左不变的,这意味着根据定义Euler-Poincaré方程不能直接应用于此类系统。为此,本文首先建立矩阵Lie群SE(3)上的一般力学控制系统的数学描述,重新定义Lagrange算子为左不变动能减势能;然后基于连续Lagrange-d’Alembert法则推导得到了含有势能函数的Euler-Poincaré方程,用来刻画SE(3)上一般力学控制系统的动态;最后给出了四旋翼无人直升机和无人飞艇建模的应用实例。     

基于经验模态分解的航空器结构模态参数识别

介绍了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）与粒子群优化算法相结合的飞机结构模态参数辨识方法。一个复杂的脉冲响应信号利用EMD方法使得耦合在一起的多阶模态响应信号分解为与各单阶模态响应信号一一对应的分量,得到前几阶主要的内禀模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,再对分解得到的每一单阶IMF利用粒子群算法辨识得到各阶模态参数。试验仿真结果表明该方法有较高的计算精度,可应用于结构运行模态分析,为飞机等结构设计、运行检测提供有力保障。