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72.
空间科学任务协同设计过程优化 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对概念设计阶段空间科学任务协同设计过程进行合理规划, 减少设计反馈, 降低系统耦合度, 提出了设计结构矩阵(DSM)过程建模和遗传算法(GA) 过程优化算法. 该方法采用DSM对空间科学任务设计活动序列进行建模, 通过DSM描述设计活动间的信息依赖关系, DSM上三角之和代表该设计活动序列设计反馈次数; 将 DSM对应的设计活动序列视为染色体, 采用GA进行序列优化, 最小化设计反馈次数. 通过过程优化算法获取最佳设计活动序列, 优化设计过程, 降低系统耦合度. 空间科学任务实例分析结果表明, 该方法能够有效应用于空间科学任务协同设计的过程建模和过程优化, 指导设计过程的制定. 相似文献
73.
针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。 相似文献
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基于Shannon采样定理的传统信息获取系统在高空间、时间和谱分辨率及系统其它性能上存在难以突破的瓶颈,压缩采样理论为提升航天遥感信息获取能力提供了新的思路。基于压缩采样理论的成像技术(压缩成像)将采样、压缩和数据处理3个过程完美的结合在一起,避免了传统遥感成像系统“先采样再压缩”方式带来的传感器和计算资源浪费,是未来光学遥感极具潜力的成像方式。文章在简要介绍压缩采样基本理论的基础上,总结和分析了国际上目前提出的光学压缩成像系统原型,设计开展了3组压缩成像物理实验,特别结合航天遥感需求设计了推扫式压缩成像方案,实验结果验证了压缩采样的基本原理,并为未来光学遥感压缩成像系统的设计提供了借鉴。 相似文献
75.
针对转移概率部分未知情况下的离散时间广义Markov跳变系统,研究了系统的稳定性和镇定性。转移概率部分未知的情况包含了转移概率完全已知和完全未知两种特殊情况,具有更广泛的实际意义。首先利用线性矩阵不等式方法,将离散Markov跳变系统的结论推广到离散广义Markov跳变系统,提出了使开环系统随机稳定的充分条件;在此基础上,进一步提出了闭环系统可镇定的判据,并表示为线性矩阵不等式形式;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。 相似文献
76.
目前常用的零陷展宽算法都可以归纳到协方差矩阵锥化(CMT)的范畴,按常规计算方式,CMT法的运算量为O(M 3)。文章首先通过对CMT法中的锥化矩阵进行特征值分解,提出了一种递推实现的零陷展宽算法,将运算量降为O(JM 2) (J为锥化矩阵的秩);将该递推方法与对角加载算法结合,大大提高了算法的鲁棒性;最后针对几种常用的锥化矩阵进行了分析,确定了Mailloux算法中虚拟干扰源的选取原则,对MZ算法的锥化矩阵进行了降秩近似,进一步降低了运算量。计算机仿真分析表明,递推CMT算法在与原算法性能相当的情况下运算速度大大提高,与对角加载算法结合后,可以以较低的运算量实现较好的稳健性。
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78.
针对自由漂浮空间机器人轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值与粒子群优化算法相结合的非完整运动规划方法。首先,通过对系统非完整约束条件进行分析,给出了以机械臂关节角耗散能为目标函数的轨迹最优控制算法;并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,将插值多项式的系数作为优化参数,结合粒子群优化算法对关节角轨迹进行优化求解。最后,对本文提出的轨迹规划算法进行数值仿真。仿真结果表明关节角轨迹平滑连续,保证了关节角速度及关节角加速度在初始和终止状态均为零,从而验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
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当前运动基飞行模拟器对控制信号的缩比以三阶多项式缩比法为主,但其参数确定困难且当缩比幅度较大时易使信号出现较大畸变。而航天飞行模拟中常常会经历线加速度或角速度信号在较大幅值范围内的增大或减小,典型的如返回再入时的过载变化。针对此种情况,一种新的缩比算法——Hermite缩比函数法被提出。首先完善了Hermit缩比法关于最优参数理论的推导和证明;其次,引入变量“缩比度”,在实例仿真中比较了其对两种缩比方法的影响。结果表明,Hermite缩比函数法参数确定方便,其信号单调性的保持不依赖于缩比度的取值,更适合应用于缩比度变化较大的航天飞行模拟中。
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