基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

基于代理模型的浮动壁式火焰筒壁温优化设计

为了使得浮动壁结构具有更好的冷却效果,开展了浮动壁壁温优化研究;将代理模型技术与遗传算法相结合,并发展应用于某气动参数下的浮动壁式火焰简壁温优化设计,使浮动壁的平均壁温降低了2.4%;同时根据构造所得的代理模型,对浮动壁壁温随几何参数的变化规律展开分析,研究了壁温随孔径和冲击间距的变化规律.分析结果表明,在选择的尺寸约...     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。     

Multidisciplinary Design and Optimization of Multistage Ground-launched Boost Phase Interceptor Using Hybrid Search Algorithm

This article proposes a multidisciplinary design and optimization (MDO) strategy for the conceptual design of a multistage ground-based interceptor (GBI) using hybrid optimization algorithm, which associates genetic algorithm (GA) as a global optimizer with sequential quadratic programming (SQP) as a local optimizer. The interceptor is comprised of a three-stage solid propulsion system for an exoatmospheric boost phase intercept (BPI). The interceptor's duty is to deliver a kinetic kill vehicle (KKV) to the optimal position in space to accomplish the mission of intercept. The modules for propulsion, aerodynamics, mass properties and flight dynamics are integrated to produce a high fidelity model of the entire vehicle. The propulsion module comprises of solid rocket motor (SRM) grain design, nozzle geometry design and performance prediction analysis. Internal ballistics and performance prediction parameters are calculated by using lumped parameter method. The design objective is to minimize the gross lift off mass (GLOM) of the interceptor under the mission constraints and performance objectives. The proposed design and optimization methodology provide designers with an efficient and powerful approach in computation during designing interceptor systems.     

基于轨道角动量的电磁涡旋SAR成像新方法

为研究电磁涡旋波在合成孔径雷达(SAR)领域的应用潜力,验证电磁涡旋SAR成像的可行性,将电磁涡旋与合成孔径雷达模型结合,通过使用单一模式的轨道角动量,用合成孔径原理实现方位聚焦。给出了基于电磁涡旋的SAR几何模型和回波信号模型,并提出了适用于电磁涡旋SAR的改进chirp-scaling(CS)成像算法。通过点目标仿真分析,验证了所提成像算法的有效性。该方法可为SAR系统新体制设计及雷达的研究提供参考。     

基于振动检测的发动机故障诊断算法研究

基于振动检测的发动机故障诊断算法,分析发动机发生故障时振动信号所具有的特征和故障诊断指标选择,对振动信号预处理、特征提取、状态识别和诊断决策分别进行了介绍,研究出采用振幅和频率两参量包络曲线法诊断发动机故障的算法,通过发动机热试车验证了采用发动机振动检测来判断发动机故障的算法的正确性。     

基于粒子群拍卖混合算法的空空导弹制导权移交技术

为解决超视距协同空战中的空空导弹制导权移交问题,首先对空空导弹制导权移交问题进行了数学建模,构建了我机对目标机制导优先权模型以及我机对空空导弹制导优先权模型,建立了空空导弹制导权移交的任务分配模型;其次为实现对大规模空空导弹制导权移交问题的快速寻优求解,提出了一种分布式的粒子群拍卖混合算法,该算法对粒子群算法进行了改进,并融合了拍卖算法的优点,可在较短的时间内获得较为合理的制导权移交方案,具有较好的动态性、全局寻优性能以及易于计算机编程实现等优点。最后,通过仿真实验证明了本方法的合理性和有效性。     

一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

飞行器设计偏差量建模方法研究

对设计变量的偏差量进行建模,拟合偏差量服从的概率密度函数,是分析评价飞行器性能和概率设计的重要基础.针对常用分布拟合能力有限,以及混合Gamma分布无法在整个数轴上对试验数据进行拟合的问题,在论证混合Gauss分布拟合任意概率密度函数合理性的基础上,提出了利用混合Gauss分布对试验数据进行拟合,并运用期望极大化算法(...