航空器海上飞行空域规划方法

为充分利用海上空域资源,提供海上飞行有效空域活动范围,针对海上空域可用资源问题进行了研究,主要目的是寻找一种有效的海上空域可用资源规划方法。一方面,分析了我国周边海域的海上空域资源,并基于岸基军、民航已规划使用空域的环境数据,结合周边空管雷达监视能力服务范围信息,设计了一种基于图形栅格化法的海上空域资源智能规划方法。另一方面,基于协同区域随机搜索算法,分析计算出适合航空器飞行的海上空域数据,可为航空器海上飞行空域规划提供可靠依据。     

电子干扰对低可观测飞行器飞行路径规划的影响

为了提高巡航导弹的低空突防能力,在分析电子干扰对雷达网威胁区域的影响后认为:在多重干扰条件下,雷达探测空间会顺着干扰方向产生内凹和偏移,因此,建立了新的雷达探测空间模型.采用空间对象间拓扑关系推理方法建立了飞行器飞行路径规划目标函数中雷达威胁指数模型,然后改进了飞行器飞行路径规划模型,并在此基础上进行了巡航导弹飞行路径规划的软件仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域的影响情况下规划的飞行路径能够回避雷达威胁,有效提高飞行器低空突防能力.     

超声横波斜探头K值对缺陷定位的影响

本文重点分析了影响横波斜探头K值测量的因素之一的测试用横孔埋深,对实测K值的影响,通过实验,得出了两个修订方程,可以提高横波斜探头在探伤时对缺陷的定位精度。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

全位置自动焊管机TIG焊电源研制

本文介绍了一种适用于管－管、管－板对接的全位置自动TIG焊晶体管电源，该电源采用可编程控制器控制，具有直流／脉冲功能，焊接参数在4个区间内可分别预测，试验表明，该电源区间过渡时电弧稳定，抗干扰能力强，焊缝均匀、连接。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

基于商空间理论的模糊控制在航空相机中的应用

针对航空相机快速返回定位问题,应用商空间理论提出了一种快速无超调定位模糊控制算法。将位置偏差量模糊化．并根据模糊等价关系合并正规峰集,从而得到了不同粒度下的控制规则．系统通过不断改变粒度,采用粗拉度粗调,细粒度细调的方法,实现快速无超调定位。在模拟相机平台上采用3个粒度层,通过模糊规则调整模糊输出和PID控制器的积分时间实现最速控制、模糊控制和PID控制在不同粒度下的转换．实验结果表明此算法具有定位快、稳定精度高以及无超调等优点．     

面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法

提出了面向空域/时域/功能混合模式的目标分组方法,其结果为任务规划提供了包含空域、时域、功能的目标群体特征.该方法采用标准化方法对属性数据分类和扩展,按照不同类型属性数据分别建立属性差异度,提高了目标分组特征属性的可扩展性,解决了传统属性差异度难以适用于时域及功能属性的问题;在此基础上,综合考虑协同任务对目标分组各项属性的定性/定量要求、阈值约束及重要程度要求,构造了目标综合差异度,解决了某些属性不能直接加权的问题.仿真结果表明该方法能够快速有效地实现满足任务复杂要求的目标分组.     

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划

为保证低空突防的成功率,在航迹规划时必须设计出以最小的被发现概率及可接受的航程为目标的航迹.蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)作为一种新型的模拟进化算法,适合用于航迹规划中最优航迹的搜索,但是算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解的缺点,为了克服算法自身不足,提高算法性能,引入了遗传算法中变异操作和挥发系数的自适应调节,从而形成改进蚁群算法,最后结合建立的航迹规划性能指标,利用等概率寻优、原有蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行航迹规划,并通过比较和分析结果的时间花费和航路代价,验证了改进蚁群算法的有效性.