优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于早期数据的航天测控软件缺陷预测

为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

高超声速二元弯曲激波压缩流场性能分析

为了探索弯曲激波压缩流场性能所能达到的范围,分别在无粘和粘性条件下,通过多目标优化设计和抽样计算获取了高性能弯曲激波压缩方案,并与传统的压缩方式进行了对比。研究结果表明:(1)无粘条件下流场多目标优化Pareto最优解集中存在长度、压缩效率、低马赫数流量系数等性能参数均优于等激波强度三楔压缩的方案;(2)粘性条件下压比均为8.29(1±0.5%)时,弯曲激波压缩流场与等熵压缩流场相比,长度缩短了35%;与等激波强度三楔压缩流场相比,长度缩短了8%,总压恢复系数大小相当,来流马赫数4时流量系数高6%;与斜楔-等熵压缩相比,总压恢复系数仅相差1.1%,而来流马赫数4时流量系数提高了6%;其出口截面附面层厚度、附面层形状因子均低于其他压缩方式。     

基于壁面压力分布的非对称喷管反设计

针对目前非对称喷管的设计方法上的缺陷,给出了通过指定壁面压力分布规律来反设计其膨胀面型线的方法,获得了膨胀面型线反设计程序,并结合优化算法寻找综合性能较好的喷管壁面压力分布.将采用该方法设计得到的喷管模型与最大推力喷管进行了对比研究.结果表明:在设计点,该喷管的推力系数比最大推力喷管只降低0.102%,而升力和俯仰力矩分别提升2.295%和15.774%.验证了设计思想的正确性,为非对称喷管的设计提供了一种高效的设计方法.      

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计

针对高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的研究问题,为实现高超声速飞行器的燃料最省上升轨迹快速求解,对定动压情况下高超声速飞行器上升段轨迹特性进行了研究分析,给出了定动压情况下高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的快速反解方法,总结分析了不同定动压下的上升轨迹特性,并在此研究的基础上提出了基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计方法。该方法可以通过设计燃料最省的动压曲线,反解出该预置动压下的上升轨迹参数,得到一条近似燃料最省最优解的轨迹。仿真结果表明,经过解算得到的上升轨迹结果与高斯伪谱法得到的最优上升轨迹结果基本相似。