基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

微型燃气轮机发电站控制策略分析

介绍了微型燃气轮机发电站的技术特点,基于基本PI算法,分析了微型燃气轮机发电站的基本控制策略。在传统的PI算法基础上,分析了微燃机的嵌套闭环控制策略,分别对微型燃气轮机发电站的转速闭环、功率闭环以及排气温度闭环的控制策略进行了分析和研究,并给出了三个闭环的相关试验曲线。研究结果表明,基于基本PI算法的嵌套闭环控制策略适用于微燃机发电站,可保证电站具有很好的经济性和工作稳定性,其对提高电站的使用寿命也有很大帮助,具有很好的工程应用价值。     

基于遗传退火算法的电路模拟吸波材料设计

相比传统吸波材料,电路模拟吸波材料可以很好地减小材料厚度、提高吸波性能,其设计通常使用遗传算法进行优化。针对传统遗传算法的诸多不足,对交叉和变异概率进行了改进、引入了模拟退火思想作为子代接受准则并增加了算法终止准则。其中,对交叉和变异概率的改进是最大创新点。改进后的遗传算法只需进化100代即得到最优解,平均反射率为-15.0420,厚度为1.43 mm,均优于传统算法得出的结果。结果表明,改进后的遗传算法具有收敛速率快、不易陷入局部最优解等优点。     

热障涂层中TGO的生长行为

采用等离子喷涂法在高温合金IC10上先后沉积粘结层为NiCrAlYSi,陶瓷层为Sc2O3-Y2O3-ZrO2的样品。样品在热循环炉中1100°恒温氧化,观察样品不同氧化时间的断面形貌,并绘制了样品的增重曲线,以此分析高温时TGO的生长过程。     

有时间窗的多式联运问题分析与建模

限时性的快速货物运输已成为货运发展的趋势之一,多式联运则是此类限时快速运输较佳的运输组织形式.对有时间窗多式联运的内涵具体描述的基础上, 提出了有时间窗多式联运问题的双层优化模型,上层为货物时间窗求解模型,下层为路径优化模型.设计了求解路径优化模型的蚁环算法,并进行了实证分析,结果表明,用该算法求解有时间窗的多式联运问题可以方便有效地求得满意解.     

基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略

目前大型机场拥塞问题日益严重.推迟飞机起飞时间,将成本较高的空中等待转化成地面等待,是进行空中交通流量管理的一个有效方法.本文研究基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略并进行仿真,有效地减少了总的地面等待延误损失,说明该方法是可行的;通过与其他几种智能算法的比较,验证了该算法执行效率高、实用性强.     

航站楼旅客行李提取转盘指派问题

旅客行李提取是影响机场航站楼有效运行的关键环节,对旅客满意度有着重要影响.研究了航站楼旅客行李提取转盘的指派问题,首先分析了行李转盘的指派方式,然后以均衡使用行李转盘为优化目标,建立了机场行李转盘优化指派模型,设计了求解该模型的蚁群算法,并用Matlab编程实现了该算法.最后通过实例分析验证了提出的模型和蚁群算法的正确性,其指派结果与先到先服务的指派结果相比,各行李转盘的使用率更加均衡,从而提高了服务质量和旅客满意度.     

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。     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。