基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计

提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。     

基于A~*定长搜索算法的多无人机协同航迹规划

基于多无人机同时作业情况下的航迹规划问题,提出了一种A*定长航迹搜索算法.该算法通过选择代价值最接近给定值的节点作为最佳节点,得到定长规划航迹,接着进一步通过限定最佳节点的选择范围,改善了航迹的可飞性.仿真结果表明,利用该算法规划的定长航迹长度误差可以控制在1.4％以内,协同航迹长度误差可以控制在0.8％以内,能够满足多无人机同时到达的一般要求.     

启发式算法在大飞机设计中的应用综述

主要介绍了神经网络系统、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、支持向量机几种启发式优化算法(Heuristic Optimization Algorithm,HOA)在大飞机设计领域的发展和应用现状,对比分析了算法在航空工程设计上的优缺点,展望了启发式算法的发展方向,为大飞机设计提供了宝贵的理论和经验。     

改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。     

带推力矢量的涡扇发动机实时数学模型研究

利用流场计算结果建立了轴对称矢量喷管的实是数学模型。将发动机部件热力参数间的关系用显式的解析式关系表示，从而去掉部件计算机的迭代过程，以此方法建立了涡扇发动机实时数学模型。在以上两个模型的基础上建立了带轴对称矢量喷管的涡扇发动机数学模型。利用此模型研究了矢量喷管对涡扇发动机工作参数的影响。结果表明，该模型可完成带推力矢量的涡扇发动机静态及动态计算，并可用于推力矢量控制研究。矢量喷管的偏转对涡扇发动机工作具有一定影响。     

面向敏捷制造的动态工艺规划技术

基于敏捷制造模式下企业必须能够快速响应客户的需求为背景,提出了基于加工特征的零件通用工艺模型.在此基础上,利用遗传算法,根据车间实时资源状况,以产品的加工时间最短作为优化目标,实现整个产品工艺方案的动态规划,以适应现代柔性生产的要求.     

一种提高距离分辨率的FMCW SAR RD成像算法

调频连续波合成孔径雷达（FMCW SAR）是一种新近提出来的成像雷达体制,它结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点。从频谱的角度进行分析,FMCW SAR的距离分辨率取决于频率测量分辨率。文章研究了一种FMCW SAR高距离分辨率成像算法——利用FFT得到差频信号谱峰的粗略范围,再对这一范围进行ChirpZ变换,从而实现距离高精度估计,并且避免了大的计算量。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于自适应遗传算法的航迹关联模型

如何解决关联过程巾产生的多维分配问题,是研究多节点航迹关联的关键。遗传算法能够很好地解决组合优化问题。但是基本遗传算法具有收敛速度慢和易于早熟等缺点,对于计算航迹关联问题来说实时性较差。文章在利用遗传算法解决航迹关联问题算法的基础上进行了改进,提出了自适应策略。仿真试验表明,该模型能够使航迹关联保持较高的正确关联率和较快的计算速度。     

基于角增量提取的旋转矢量算法研究

在某些由光纤陀螺或微机电陀螺组成的捷联航姿系统中,陀螺输出的是角速率。针对这种情况,归纳了基于角增量提取的二子样、三子样和四子样旋转矢量姿态算法,推导了这些算法的圆锥误差表达式,比较了它们的性能。