基于改进PSO算法的导弹控制参数优化

研究了将粒子群算法(PSO)应用于空对空导弹控制参数自动设计的方法,解决导弹控制参数手工设计中遇到的困难与问题.标准PSO算法在导弹静稳定工作点参数优化中表现出良好性能,但在静不稳定工作点优化时容易限入局部最优,因此引入遗传算法(GA)的杂交思想对标准PSO算法进行了改进,以扩大解空间的范围.仿真结果表明:改进后的PSO优化算法具有更强的全局搜索能力,获得的参数能够满足给定的性能指标,并且可以节省大量的设计时间,具有很高的工程应用价值.     

一种新PSO混合算法在直升机配平中的应用

直升机配平计算是动力学分析的基础,其实质是求解高维复杂的非线性方程组。针对经典算法与智能算法的特点与不足,提出了一种求解非线性方程组的新粒子群方法。在粒子群(Particle swarm optimization, PSO)算法的基础上,根据模拟退火(Simulated annealing, SA)思想,引入了嵌入式LM (Levenberg-marquardt)优化 算子。该方法充分发挥了3种算法的优势,克服了LM算法初值敏感性,PSO算法易陷入局部极值等问题。通过UH-60A直升机实例配平计算,验证了本文算例模型的准确性。在此基础 上,针对某一前飞状态下的配平算例,在收敛可靠性和计算效率上通过与其他算法进行对比,表明该算法具有可靠的收敛性和较高的计算效率,进一步验证了该算法在配平问题上的可信度与实用性,为直升机飞行动力学问题的处理提供了一种新的有效方法。     

基于粒子图像叠加方法的微柱群绕流流场测量

分析了相关深度对Micro-PIV速度场测量的影响,说明采用低密度粒子图像叠加技术能够有效减小相关深度,提高速度测量的准确性。将该方法应用于微柱群绕流流场的分层测量,雷诺数分别取0.8~3.6,在此基础上计算了空间平均速度。将分层速度场和平均速度廓线与采用平均相关技术获得的结果进行了比较。结果表明,采用低密度粒子图像叠加方法获得的全场绕流速度分布更为合理,通道底部和顶部近壁区的平均“伪滑移速度”分别减小了22.7%和17.2%,通道中心平均速度峰值增加了5.2%。     

航天遥控系统准最佳地址同步码研究

指出了ＥＳＡ、ＣＣＳＤＳ标准所推荐的４２个１６位字长的航天遥控系统地址同步码，其误同步概率太大，有值得改进的必要，介绍了作者研究得出的一组６４个１６位字长的准最佳地址同步码，并且用表格详细地就两者的汉距离和误同步概率作了对比，表明其研究成果远优于上述两种国际标准中的地址同步码，此外，考虑到发展的需要，还研究出一组２４位准最佳地址同步码（共６４个），供有关读者参考。     

一种改进PSO-ARMA半球谐振陀螺温度误差建模方法

为减小半球谐振陀螺(HRG)在温度效应下产生的漂移,建立了温度漂移补偿模型,对与温度有关的确定性漂移进行了补偿。提出了一种改进PSO-ARMA建模方法,对不确定性漂移进行了补偿。改进的PSO-ARMA建模方法将惯性权值递减策略引入到反向学习粒子群优化(PSO)算法中,提高算法跳出局部、快速收敛的能力,在建模时利用改进的PSO算法对ARMA参数寻优,以提高模型的精度。利用半球谐振陀螺升温实验数据进行了检验,经该模型补偿后,陀螺输出精度可达0.07°/h,且较传统ARMA建模方法精度提高了一倍。      

多种群合作学习的多模态多目标路径规划算法

为同时规划出满足多种目标需求的多条可行路径,提高规划路径的鲁棒性与实用性,提出一种基于多种群合作学习的路径规划算法。基于粒子群算法的基本思想,先针对单一种群在多维目标空间内搜索时容易陷入局优的问题,提出基于多目标分解的子种群划分策略,平衡算法在目标空间内各个维度上的搜索能力。再依据地图中栅格点的出入度信息提取关键路径点。在编码阶段,根据关键路径点提供的维度信息,利用实数编码的方式初始化种群,降低解空间大小;在解码阶段,提出利用精英解的解码经验指导可行解的快速搜索,使解码经验能够被有效传递,降低解码的不确定性,提高了算法的寻优能力。最后,将多个种群的搜索结果进行非支配排序,得到满足优化目标的所有路径。实验结果表明:与标准粒子群算法相比,基于解码经验表指导的多种群合作学习算法具有更强的搜索能力和寻优能力,能够解决多模态多目标路径规划问题。      

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

基于排队论的地空导弹群射击效能评估模型

针对现代防空作战中组建地空导弹群抗击敌空袭编队的特点,运用排队论原理和概率论理论对同型和异型的地空导弹群射击效能评估模型进行了研究,并通过实例验证了该模型的可行性和有效性.该模型的建立,对于优选火力运用方案、充分发挥地空导弹群的作战效能,具有重要的理论意义和实践价值.     

基于混合大灭绝粒子群算法的座位控制模型

座位优化控制是航空公司增加利润的有效方法.基于旅客的需求预测,可以利用数学规划模型为不同的航段和票价组合计算座位销售上限或者销售竞价,从而达到单个航班收入最大化的目的.常用的方法可分为确定模型和概率模型,但是对多航段多舱位的优化问题,由于出现了复杂的组合和约束,这些模型必须简化.提出了基于混合大灭绝粒子群算法的座位优化控制模型,并和常用的优化方法进行了仿真对比.研究结果表明,混合大灭绝粒子群算法应用于座位优化,可得到满意的解,同时,该算法简化了复杂的约束关系,易于实现,具有明显的优势.     

航天器如何避免流星雨遭遇战

流星雨是天赐美景,可令世人大饱眼福,然而这种每秒几十千米宇宙速度的细小颗粒群会横冲直撞,让全球数以百计的珍贵的通信、导航、气象卫星与宇宙飞船大伤脑筋。虽说它们并不能将卫星打个“人仰马翻”,但只要这种比子弹快百倍的宇宙流星击中要害,就足以叫卫星“半身不遂”及至“全身瘫痪”。