反舰导弹单发命中概率检验方法

结合武器装备试验鉴定工作实际,给出了反舰导弹单发命中概率几种常用检验方法,并给出了不同检验方法的适用条件,使检验方案确定的试验弹数不仅完成单发命中概率的检验,还能完成其他的战技指标的检验,实现导弹武器系统的全面综合评定。     

基于协同决策的多航站楼停机位实时分配算法

针对多航站楼机场停机位实时指派问题,提出了基于协同决策并考虑航空公司时隙交换公平性的机位实时指派算法。该算法将多航站楼资源的可共享性考虑到指派算法中,以最小延误费用原则为约束,采用混合集合规划进行指派模型的建立与求解。该算法在保证多航站楼停机位资源有效共享的前提下,充分实现了航空公司时隙交换的公平性,并且使延误引起的多方成本最小化。算例说明:本文提出的算法可以有效解决多航站楼的机位实时分配问题。     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术(Ⅰ)

基于验后概率和"小概率事件原理",对复杂假设条件下,方差的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了Bayesian序贯方差检验(BSVT)模型,设计了临界值的求解算法,并对"强制"截尾条件下的假设检验判别准则进行了论述.最后,结合示例对BSVT模型的求解与应用进行了说明.      

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

基于多信号流图与分支定界算法的故障诊断

针对实时在线故障诊断问题,提出了一种基于多信号流图和分支定界算法的故障诊断方法。通过建立多信号流图模型生成相关矩阵作为诊断知识,进而由相关矩阵以及观测向量产生冲突集,使最小诊断集的求解过程映射为整数规划问题;采用分支定界算法,通过对冲突集的分支、定界以及剪支得到故障诊断的最优解,从而避免了穷举问题造成的搜索"爆炸"。以某型机载燃油系统为对象对本文提出的算法进行了验证。结果表明:本文算法与常用的多信号流图诊断推理算法TEAMS-RT相比,算法速度相当,故障定位精度更高,很好地涵盖单故障以及多故障组合,可以胜任大规模复杂系统的故障诊断。      

基于Hybrid-TOPS的星载SAR运动目标监视新模式

针对传统星载合成孔径雷达(SAR)模式下运动目标测速范围有限、精度低等问题,本文提出了一种基于Hybrid-TOPS的星载SAR运动目标监视新模式。首先,利用混合度因子对星载SAR成像模式进行定量化的描述。在此基础上,通过TOPS模式与逆TOPS模式的组合提出一种运动目标监视新模式,该模式不仅能实现对同一区域的多次观测,且具有方位向连续观测的能力。然后,利用新模式所获取的不同方位向观测角度下的SAR序贯图像,再结合图像配准和基于新模式的运动目标参数反演即完成目标方位向速度信息的精确提取。最后,仿真验证了新模式的有效性与运动信息提取的精确性。      

非凸二次约束下航天器姿态机动路径迭代规划方法

针对复杂约束下航天器姿态机动路径规划问题,首先描述和分析了航天器姿态机动过程中面临的动力学和运动学约束、有界约束、姿态指向约束,把姿态指向约束利用非凸二次型进行表述;其次从能量最优角度出发,将该约束机动问题归纳为非凸二次约束二次规划问题;然后引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,求出其中一个变量的凸包络和凹包络,降低求解复杂度,从而求出原问题的一个线性松弛。同时为了提高求解精度,提出一种基于评价函数的迭代规划算法,利用线性松弛求出的解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,最终求出原问题的最优解。仿真结果表明该方法不仅可以满足复杂的姿态约束,得到全局姿态优化路径,而且能够降低能量消耗。     

Adaptive path planning for unmanned aerial vehicles based on bi-level programming and variable planning time interval

This paper presents an adaptive path planner for unmanned aerial vehicles (UAVs) to adapt a real-time path search procedure to variations and fluctuations of UAVs’ relevant performances, with respect to sensory capability, maneuverability, and flight velocity limit. On the basis of a novel adaptability-involved problem statement, bi-level programming (BLP) and variable planning step techniques are introduced to model the necessary path planning components and then an adaptive path planner is developed for the purpose of adaptation and optimization. Additionally, both probabilistic-risk-based obstacle avoidance and performance limits are described as path search constraints to guarantee path safety and navigability. A discrete-search-based path planning solution, embedded with four optimization strategies, is especially designed for the planner to efficiently generate optimal flight paths in complex operational spaces, within which different surface-to-air missiles (SAMs) are deployed. Simulation results in challenging and stochastic scenarios firstly demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed planner, and then verify its great adaptability and relative stability when planning optimal paths for a UAV with changing or fluctuating performances.     

MIDACO on MINLP space applications

A numerical study on two challenging mixed-integer non-linear programming (MINLP) space applications and their optimization with MIDACO, a recently developed general purpose optimization software, is presented. These applications are the optimal control of the ascent of a multiple-stage space launch vehicle and the space mission trajectory design from Earth to Jupiter using multiple gravity assists. Additionally, an NLP aerospace application, the optimal control of an F8 aircraft manoeuvre, is discussed and solved. In order to enhance the optimization performance of MIDACO a hybridization technique, coupling MIDACO with an SQP algorithm, is presented for two of these three applications. The numerical results show, that the applications can be solved to their best known solution (or even new best solution) in a reasonable time by the considered approach. Since using the concept of MINLP is still a novelty in the field of (aero)space engineering, the demonstrated capabilities are seen as very promising.     

基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划

为研究City-Climber爬壁机器人在3D建筑物环境中的路径规划问题,基于混合整数线性规划(MILP,Mixed Integer Linear Programming),提出了一种适用于City-Climber的路径规划方法.为了用MILP方法解决避障问题,首先用限制机器人控制输入的方法对City-Climber的数学模型进行解耦和线性化,再介绍了用MILP方法对控制输入进行描述的数学表达式,并提出了适用于爬壁机器人的新型代价函数,最后以一个方形房间为运动环境,用AMPL和CPLEX优化软件,以及Matlab软件解算路径规划问题.仿真结果表明:MILP方法较好地解决了City-Climber在3D环境下的路径规划和避障问题.