无须模板的阵列天线方向图综合设计方法

阵列天线方向图综合通常须选择适当的方向图模板。然而,目前还没有方向图模板选择方案的研究,因此无法保证现有模板的合理性。为避免所预设的方向图模板不可行,本文提出以最小化旁瓣最大值与主瓣最小值的比值为准则,构建方向图综合优化设计问题。该问题的不等式约束是非凸且耦合的。采用罚函数法将不等式约束引入目标函数中,然后设计一个光滑函数来逼近并替代目标函数中不可微部分,从而得到原问题的可微逼近问题,最后使用拉格朗日神经网络法求解逼近问题进而得到原问题的近似解。仿真试验验证了本文所提方法的有效性。     

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域,提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先,根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值,然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化,从而得到参数的极大似然估计。在此基础上,将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示,建立了模型修正的基本方程,利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后,对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究,验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明,所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正,修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

基于小生境遗传算法的多峰函数优化

根据多峰目标函数的具体情况,应用遗传算法随机寻优得到若干个最优值,以这些值作为小生境遗传算法的先验知识,指导小生境距离参数的确定。依据此方法确定小生境距离参数,应用小生境遗传算法成功求解了shubert多峰函数的所有全局最优值。并与相同遗传操作和相同参数下的遗传算法作比较,小生境遗传算法不但能一次性地寻求到解空问中所有的最优解,而且就寻求一个最优点而言收敛速度快于非小生境遗传算法。     

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。      

整数规划在航空公司机型分配中的应用

针对航线的市场需求状况，以成本最小为目标函数，运用整数规划，提出了一种机型分配的方法，为航空公司在实际运营中分配机型提供了理论指导。     

基于PSF相关的星点定位算法

为提高非高斯分布星点定位的精度,提出了一种新的PSFC (point spread function correlation)星点定位算法,具有很好的抗噪性能和精度水平,易于工程实现.该算法利用互相关中的定义,通过确定系统所测定的PSF与星像灰度值之间的最大相似度来定位星点位置,PSF的测定是在作互相关计算之前全视场范围内可按照整像素和亚像素两种方式完成的.仿真实验结果表明：在带有噪声的星像图条件下,本文PSF相关法的定位精度最高可达到0.034像素,比质心法的精度提高1个数量级,比曲面拟合法的精度提高约20%.     

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

基于遗传算法的护理机器人逆运动学求解方法

护理机器人结构复杂、耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则,标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解,以至于机器人手臂末端位姿误差较大。针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题,采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体,划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率;在适应度函数中引入可变权因子,将位置误差的变化值作为可变权因子的变量,进化过程中可变权因子在0.5～1.0之间变化,且实时有效分配位置和姿态误差权重,确保解的收敛。通过仿真和实验验证,结果表明：改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度,并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制,极大地减小了机器人手臂的位姿误差。     

基于修正似然滤波的无人机编队相对导航方法

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测数据存在随机时延问题,提出一种能够处理多步随机延迟量测的修正似然容积卡尔曼滤波（ML-CKF）算法。用多个伯努利随机变量对量测模型进行修正以描述随机延迟;通过边缘化延迟变量来计算滤波的似然函数以从延迟量测中提取准确的信息;采用三阶球面-径向容积准则计算高斯加权积分以解决系统的非线性。滤波中的加权因子根据接收量测的特性进行调整,因此,所提修正似然滤波具有自适应卡尔曼滤波属性。利用罗德里格斯参数表示姿态误差,设计了基于修正似然容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器。仿真结果表明：所提算法可以准确地估计出长机和僚机之间的相对位置、速度和姿态,且估计精度高于容积卡尔曼滤波和传统随机时延滤波。