生物智能型算法在信道分配策略中的应用

由于同步轨道卫星通信的传输时延较长,因此该类卫星对动态信道分配算法的延时性能非常敏感。针对宽带多媒体通信卫星的动态信道分配问题建立数学模型,并且使用生物智能型算法进行求解。仿真结果表明,与传统的分支定界法相比,采用生物智能型算法求解动态信道分配问题,其延时性能提高47%,并能得到更为高效的信道分配方案。     

基于虚拟现实Stewart平台遥操作系统

针对基于虚拟现实的遥操作Stewart平台设计了虚拟系统.介绍了虚拟系统的驱动算法的原理.该算法首先建立合适的坐标系,通过一系列的空间坐标变换,解决了平台和6根杆的运动一致问题.采用基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的BP(Backpropagation Algorithm)神经网络来解决平台位置正解的问题,经过检验,证明该网络具有很好的泛化性能.采用了层次化的包围盒技术,每个节点建立轴向包围盒,来解决虚拟环境中的虚拟模型的碰撞检测问题.设计了一种简单的控制策略来解决大时延的稳定性问题.在机器人本地控制器的设计中采用离散化的微分跟踪器来保证机器人本地控制的稳定性和良好的动态性能,最后通过试验验证了本系统的有效性.      

基于L-M算法的分数阶导数粘弹性本构模型的参数求解

引入分数阶导数,建立了类Kelvin体粘弹性本构模型。用最小二乘法法和Levenberg-Marquard（L-M）算法,给出了求解类Kelvin体粘弹性本构模型参数的详细步骤。由实际数据选择初值,保证L-M法不会陷入局部最小。某固体推进剂的粘弹性本构模型参数的计算结果表明：该法可较好地表征推进剂松弛曲线,且模型简单、计算参数少。     

基于算法级联的飞机座舱语音增强系统

通过对飞机座舱环境下语音信号特征的分析,提出了一种根据噪声分类逐类进行语音增强,然后依一定次序级联各类算法的语音增强方法,并讨论了级联次序对增强效果的影响。在分别实现脉冲噪声、周期噪声和宽带噪声消除算法的基础上,依据此方法开发了基于MATLAB计算环境的交互式语音增强系统,并利用该平台进行多种算法的级联实验,取得了良好的语音增强效果。     

两种初始对准算法的比较研究

初始对准的精度作为影响惯性导航系统精度的核心因素,一直受到广泛的研究。传统初始对准算法存在对扰动敏感、对准时间长、需要小失准角假设等诸多缺陷。针对传统算法的不足,有学者最近提出了一些思路新颖的初始对准算法,如优化对准算法和基于频域分离算子的初始对准算法。本文对比研究了这两种初始对准算法的基本原理,通过摇摆台实测数据对两种算法进行了验证,对工程应用具有一定的参考价值。     

基于图像处理的航空发动机叶片检测技术研究

提出了一种基于图像处理的航空发动机叶片检测方法。该方法首先对叶片进行校正和滤波,然后进行自适应均衡化图像增强处理,最后进行自动阈值的canny算子边缘检测,实验表明：该方法能够较好地检测出叶片裂纹,取得较好的检测效果。     

平台惯性导航位置更新中的改进算法研究

平台惯导系统由于其精度高的优势,在成熟的军用武器和航天设备中仍占有较高比重。导航计算机的运算能力是影响平台惯导实时性和精度的重要因素。本文对比分析了单、双精度浮点处理器计算特性,研究了其对平台惯导导航计算精度的影响;在此基础上,为提高单精度浮点处理器下平台惯性导航精度,提出了将经纬度分解成全量、大量、小量进行运算的改进计算精度的方法,从导航计算原理角度推导了导航计算中经、纬度的改进计算方法。仿真结果表明：改进后的平台惯导计算算法在单精度浮点处理器下,可以在保证运算实时性的同时,有效提高平台惯导精度,水平定位精度提高两个数量级。     

多区域自由变形技术在短舱安装位置减阻设计中的应用研究

为了进行短舱安装位置参数的减阻优化设计研究,首先在NURBS样条基函数的基础上建立了多区域自由变形(FFD)技术,通过对FFD控制体框架边界条件的合理选取建立组合框架,实现了多个控制框架对复杂外形不同区域的自由变形参数化,采用多个控制框架的空间控制体对某型客机短舱安装位置进行减阻优化设计。试验设计取样之后应用随机权重粒子群算法和Kriging代理模型建立气动外形优化系统,对某型客机短舱水平位置和水平安装角进行气动优化设计。优化设计结果表明,设计后的短舱位置使得整个飞机在一定攻角范围内的阻力显著减小,从而证明了基于多区域自由变形技术建立的优化设计系统是合理和实用的。     

基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型

提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。     

超参数自适应的MOEA/D-DE算法在翼型气动隐身优化中的应用

MOEA/D-DE 算法易于实现，被广泛应用于处理多目标优化问题，但其超参数CR 和F 对算法性能影响较大。基于MOEA/D-DE 算法框架、利用Sobol 全局灵敏性分析方法对差分进化算子中的交叉控制参数CR进行改进，使用莱维飞行策略控制比例因子F，使算法中的超参数拥有自适应能力，得到超参数自适应的MOEA/D-DE 算法——MOEA/D-DEAH 算法；对MOEA/D-DEAH 算法、不同超参数设置的MOEA/D-DE算法和NSGAII 算法进行函数测试和翼型气动隐身优化算例对比。结果表明：MOEA/D-DEAH 算法性能良好，具有较强的鲁棒性，气动隐身优化效果也比其他算法更好。