基于遗传算法的快速成型分层方向优化设计

快速成型制造技术具有高度的柔性和灵活性,应用前景广泛。快速成型分层方向的选择,对于零件的制作精度、成型时间及制作成本有着重要影响。目前常见的分层方向算法往往顾此失彼,为了尽可能同时满足这3个单目标模型的最优化,本文提出将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合作为求解多目标优化的新方法,可用较少的计算量求得分层方向的最优解。实验结果表明,改进后的算法有效,在迭代次数和所用时间上远远优于目前常用的基本算法。     

深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

一种单幅异源图像适配性的计算方法及应用

图像适配性问题在匹配区选取与景象匹配末制导试验中都具有重要的地位,图像适配性通常用匹配概率度量。针对单幅图像,采用降质变换方法生成图像对,提出一种能用于计算单幅异源图像适配性的方法,并应用于图像适配性评估。该方法操作性强,容易实现,可解决缺少先验信息时图像适配性的计算问题。     

变循环发动机模态转换建模及控制规律设计方法研究

为了实现变循环发动机快速可靠的模态转换,本文发展了变循环发动机模态转换过渡态模型及控制规律设计方法。在变循环发动机动态数值仿真程序的基础上,针对模态选择阀与涵道引射器这两个模态转换过程中的关键变几何部件,建立了高精度的气流突扩局部损失模型。首次提出了可考虑模态选择阀堵塞对发动机性能影响的模态选择阀堵塞模型,消除了由于模型不精确造成的模态转换参数波动。在建立的变循环发动机数学模型的基础上,提出了基于直接推力控制技术的模态转换控制规律设计方法,考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对模态转换过程进行了优化。结果表明,本文提出的模态转换控制规律设计方法可以实现变循环发动机快速平稳的模态转换,双外涵转单外涵的参数变化规律与单外涵转双外涵的参数变化规律基本类似,推力在0.6秒就稳定在目标推力值,其余参数大多在1.4秒之后才趋于稳定。本文提出的变循环发动机模态转换控制规律设计方法还可应用于常规航空发动机的加/减速过渡态控制规律设计中。     

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

深空探测器自主天文导航技术综述

在深空探测中,单独使用无线电测控存在精度、实时性、覆盖性等方面的限制。作为无线电测控的有效补充,自主天文导航是保证深空探测任务成功的关键技术之一。面向深空探测对自主天文导航的迫切需求,概述了深空探测器自主天文导航的基本原理,简要介绍了深空探测器自主天文导航的研究进展,并重点分析探讨了深空探测器自主天文导航的关键技术和发展趋势。分析结果可为我国未来深空探测器天文导航系统研制提供参考,并为深空探测任务的总体设计提供帮助。     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

金属热防护系统多层隔热材料的传热分析及参数优化

采用能量平衡方程和离散坐标法近似地建立了金属热防护系统多层隔热材料的一维稳态传热的数学模型,并利用遗传算法和纤维隔热材料的有效导热系数试验数据求解传热反问题,从而得到了模型中的纤维隔热材料的辐射衰减系数、反照率和隔热屏表面辐射发射系数。最后,由实验测得了多层隔热材料的有效导热系数,验证了采用优化参数后,多层隔热材料的传热模型的正确性。     

AOS自适应帧生成算法的性能分析与应用研究

对AOS协议中的自适应帧生成算法进行研究,通过严格地理论分析,给出了该算法的有效信息传送速率计算公式。进一步,将数据帧生成模块与虚拟信道复用模块作为一个整体进行考虑,针对现有的AOS多路复用技术的不足,提出了自适应帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用新方法。研究结果表明,通过在多路复用中应用自适应帧生成算法,并设置合理的帧生成时间门限值,可以比目前主要使用的、采用高效率帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用方法获得更好的包时延性能。