一种新的综合TF／TA最优航迹算法

综合ＴＦ／ＴＡ是新一代低空突防技术，ＴＦ／ＴＡ最优航迹的计算是其控制系统的核心。文中提出了一种新的综合ＴＦ／ＴＡ最优航迹算法，它用动态规划和树型搜索相结合的方法，实时计算综合ＴＦ／ＴＡ最优航迹。算法考虑了飞机机动能力的约束，使最优航迹在不需要平滑处理时就是一个可实现航迹。另外还考虑了威胁的影响，使最优航迹能有效地进行威胁回避。计算结果表明，所得的最优航迹具有综合地形跟踪／回避和威胁回避的能力。     

基于航路点布局的多目标网络结构优化方法

为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10.8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。      

军航飞机流穿越民航航线冲突探测与解脱问题

针对军航飞机穿越民航航线的飞行冲突问题,对飞机流汇聚飞行场景进行建模分析,提出了基于滑动窗口的汇聚飞行冲突探测方法和基于合作博弈的多机冲突解脱方法。当飞机流进入预先划设的汇聚控制区,通过滑动窗口判断向前看时间内飞行冲突。基于此,潜在冲突机间组成一个联盟,以解脱边界条件为安全约束,以合作博弈理论中联盟福利最优解均衡各机效益,在保证安全的前提下实现效益均衡。根据最优机动方向特点,利用免疫粒子群优化算法快速求解策略。仿真结果表明,该场景下提出的方法能有效解算出满足要求的解脱策略,并均衡军民航飞机解脱效益。      

一种面向模块化可重构机翼的分步补偿优化方法

针对模块化可重构机翼结构的优化设计问题,以沿展向分布的3个翼段模块为研究对象,研究了不同翼展方案机翼的载荷相关性,通过在优化迭代过程中自动调整设计空间,解决了模块化可重构机翼优化设计时复杂的变量-约束耦合影响问题,建立了适用于模块化可重构机翼结构的分步补偿优化方法。以某无人机模块化可重构机翼结构优化设计问题为例,建立了优化模型,并分别采用所提分步补偿优化方法和传统单方案优化方法进行了优化设计。结果表明:所提方法能够稳定收敛,与单方案优化结果相比较,所提方法以较小的重量代价满足了3种重构方案的所有设计要求,且优化结果具有较好的工程实用性。      

基于智能优化算法和有限元法的多线圈均匀磁场优化设计

针对多线圈均匀磁场优化设计中的高阶求导及优化结果可信度评估问题,提出一种基于智能优化算法和有限元法相结合的多线圈均匀磁场优化设计方法。首先,确定待优化参数,并以磁场偏差率作为目标函数;然后,采用智能优化算法对目标函数进行寻优;最后,基于优化得到的结构参数,建立相应的有限元仿真模型,检验优化结果的可信度。以2组亥姆霍兹线圈的结构参数优化为例,仿真结果表明,本文方法求得的最优参数优于传统的求导方法寻优得到的参数,且经过有限元法检验后,该优化结果的可信度得到了确认。      

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。     

ERT/UTT双模态传感器尺寸优化仿真

针对电阻/超声双模态层析成像传感器配置优化问题,提出管道同一截面内配置电极与超声探头,实现对管道内同一被测对象同一时间的检测。采用数值仿真方法,考察电学敏感场与超声敏感场在管道内分布情况,优化双敏感场的互补信息获取范围,获得被测场域内同一被测对象的多敏感信息。为降低被测截面内电极对超声敏感场的影响,定义双敏感场的最优灵敏度与均匀度,利用数值仿真方法对电极与超声探头的安装结构与尺寸进行优化,最终获得16电极与16超声探头间隔放置的最优空间结构与相对尺寸。     

基于多工况的新型着陆器软着陆性能优化

以新型腿式着陆器为研究对象,建立其刚柔耦合动力学分析模型,实现着陆器软着陆过程的仿真。通过仿真计算,确定着陆器最易翻倒、底面最易与星球表面岩石碰撞、主体承受最大碰撞力的3组恶劣着陆工况。分析着陆器缓冲机构构型选取设计变量,基于仿真得到的3组恶劣工况,应用第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现着陆器软着陆性能的优化,优化目标为增强着陆器抗翻倒能力、降低着陆器底面与星球表面岩石碰撞的可能性、降低着陆器主体最大受力值。将优化所得参数代入模型重新进行仿真,着陆器不再发生翻倒,着陆平台底面与星球表面最小距离提高4.2%,主体最大受力值降低12.1%。