多传感器交叉提示多目标探测动态联盟技术研究

针对多传感器交叉提示多目标连续、高概率探测问题,引入动态联盟思想,提出了多传感器交叉提示多目标探测的动态联盟机制,为解决被提示传感器的选择问题建立了动态联盟的数学模型,提出了对每个目标形成一个动态联盟进行探测求解多个传感器动态联盟的带变异算子的离散粒子群算法。仿真和实验结果表明该算法能够得到更满意的解,优化了系统综合探测概率、总消耗以及所有目标联盟成员总数三种性能,与实际情形要求一致,从而表明了模型的合理性和算法的有效性。
     

基于改进粒子群优化算法的巡航导弹航路规划

粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法,经常用于复杂问题的求解.由于其迭代公式是面向连续空间的,因此更适合解决非网格拓扑的航路规划问题.标准的粒子群优化算法在寻优的过程中容易出现早熟现象,针对这种现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.改进算法根据相应的代价函数选择精英粒子和较差粒子,对较差粒子采用了带有动能补偿的速度更新策略,从而避免了寻优过程中的早熟现象;在单个粒子的运动方面引入了最差粒子的失败经验,让群体中粒子有效避开最差解.仿真表明:改进算法在航路规划的应用中具有更强的搜索能力,获得的航路代价在进化代数相同的前提下更小.      

基于粒子群算法的绳系卫星展开与回收控制

绳系卫星的展开与回收是绳系卫星应用的基础问题,但通过改变系绳拉力来实现展开和回收的方法尚未得到充分研究.将系绳拉力作为控制力,并在时间域内离散,然后利用粒子群优化算法在整个可行域中寻找满足优化指标的最优值,从而得到控制力的变化规律.该控制方法可以使绳系卫星系统在最小摆动、最短时间等最优指标意义下,迅速展开到平衡位置,同时也适用于绳系卫星的回收.仿真结果表明：该控制方法同基于控制展开与回收速度的控制方法相比,展开和回收的时间短、侧向摆动小,具有一定优越性.     

光学有效载荷运控模式优化的多种群遗传算法

对光学有效载荷运控模式进行优化设计可提高光学有效载荷的工作效率。将其数学模型建立后,优化问题可归结为有约束条件的多变量函数极大值求解问题。针对该模型,提出了使用多种群遗传算法（MPGA）的求解方法,即对0-1二值型变量和实型多维变量分别编码构建种群,以实型多维变量为中心,联合0-1二值型变量进行遗传运算求得函数极大值。此外,通过具体算例对该算法进行了仿真,仿真结果表明该算法能够克服传统优化方法求解速度慢且易陷入局部最优陷阱等方面的不足,适合大规模多区域搜索,可快速得到全局最优解,能更好地满足对光学有效载荷进行智能控制的技术要求。     

集群航天器球形边界控制

集群航天器由于其独特的优势,在未来航天任务中将举足轻重,其边界控制也随即成为研究热点.针对近距离伴飞的圆轨道集群航天器,以集群航天器蜂拥控制模型为基础,通过集群航天器球形边界的定义,运用粒子群优化算法,实现了稳定状态下集群航天器的边界参数寻优.采用球形空腔势函数的控制方法,结合集群航天器边界参数反馈信息,实现了对集群航天器球形边界控制,并仿真验证了算法的可行性.     

依据试验数据求取航空发动机部件特性的新方法

介绍了通用的依据已知发动机部件特性求取所需部件特性的耦合法,并指出该方法的不足。以压气机部件特性为例提出求取部件特性的新方法。该方法利用发动机试验数据得到转速线与共同工作线的交点,把转速线近似为指数函数曲线,由PSO算法结合所得的交点数据拟合出每条转速曲线。以试验数据为依据,保证了特性的真实和有效性,而PSO算法则提高了特性线拟合的精度。计算结果表明所提出的方法比传统的耦合法更为准确,有利与提高发动机工作过程仿真精度。     

考虑观测的双冲量最优交会研究

针对跟踪星主动交会目标星的轨道转移问题,给出了考虑观测的双冲量最优交会迭代算法。首先对考虑观测的轨道交会问题进行了分析,给出了椭圆转移轨道的存在性判定方法。在此基础上,给出了基于粒子群的优化求解方案。经过对两异面椭圆轨道转移问题的仿真解算,求得了最优交会轨道,验证了算法的正确性。该研究成果可作为工程应用的有益参考,并为其他带约束的轨道交会优化问题提供可行的求解方案。     

基于ModelCenter平台的智能优化算法插件开发及应用

介绍了多学科优化设计软件ModelCenter,利用ModelCenter平台提供的接口和API函数开发了粒子群优化算法插件和模拟退火优化算法插件。将算法插件应用于某喷气教练机总体参数优化设计问题中,通过最终计算结果,验证了算法插件在飞行器总体设计中的有效性。智能优化算法插件的开发拓宽了ModelCenter的通用性,提高了优化效率,可以用于复杂产品的优化设计。     

基于粒子群算法的切削参数优化及其约束处理

切削参数优化问题通常是多约束、非线性的,通过对其目标函数进行分析,发现这类问题的最优解通常位于可行域边界上.针对该问题的求解,在约束处理方法上引入了非固定多段映射罚函数法和半可行域概念,并考虑到绝对半可行域宽度导致的不同约束条件难以同步得到满足问题,提出了相对半可行域设置方法,即将半可行域宽度与各约束许用值的相对误差相对应,应用于粒子群算法实现了切削参数优化,并通过实例计算对所提出的方法进行了验证.