一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。     

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

基于离散混沌蝙蝠算法的测试点选择

针对模拟电路测试点的选择问题,基于智能优化算法的测试点选择方法相比于传统的迭代法具有一定的优越性,但是仍然存在算法复杂度过高等问题.在深入研究蝙蝠算法(BA)的基础上,采用混沌映射对算法进行优化,并用变换函数将算法离散化,提出一种离散混沌蝙蝠算法(CBBA),将算法应用于测试点选择.通过实验仿真,证明该算法具有较高的准确度,而且与其他算法对比发现,该算法具有更好的性能.     

基于蝙蝠飞行的仿生智能卫星编队管理策略

摘要： 卫星编队构型的保持对编队任务实施至关重要,针对高精度卫星编队控制策略复杂不易于实现的问题,提出了一种基于蝙蝠飞行的仿生智能编队管理策略.首先分析了编队动力学和图论理论,总结自然界中蝙蝠群体的行为规律,给出了蝙蝠飞行数学模型,以此设计了编队虚拟中心用于衡量卫星编队整体效益和局部效益,进而给出了仿生编队管理策略,算法清晰实用.最后,应用卫星编队算法对对卫星编队构型进行控制仿真验证,实现了高精度、低能耗的稳定控制.     

基于SABA优化的Volterra级数空战目标机动轨迹预测

目标机动轨迹预测是空战态势感知和目标威胁评估的重要前提。针对传统目标机动轨迹预测模型复杂度大、预测精度低等问题,通过分析并结合目标机动轨迹时序数据所具备的混沌特性,引入Volterra泛函级数模型进行目标机动轨迹预测。为解决Volterra泛函级数模型中存在高阶核函数难以求解的问题,利用变异机制和自适应步长控制机制改进蝙蝠算法的寻优能力,进而构建了一种基于自适应蝙蝠算法（SABA）优化的Volterra泛函级数目标机动轨迹预测模型,并利用优化后不同阶数的Volterra泛函级数模型对目标未来机动轨迹进行预测。仿真实验中,通过与其他优化算法改进的Volterra泛函级数模型的预测精度对比,验证了所提预测模型的可行性,同时也说明了二阶Volterra泛函级数模型更加适用于目标机动轨迹预测。      

动物飞行的进化

像鸟一样自由地在天空翱翔,是人类长期的梦想,远在古希腊时期,传说中就有建筑师和雕刻师代达罗斯用自己制造的翅膀成功逃离了克里特岛。显然,在现实中这对人类来说是不可能的,但却说明飞行对动物来说确实是有着很大的优势和诱     

P-3在台湾由空军电子战机到海军反潜机

目前台海军的反潜大队前身是空军第34“黑蝙蝠”中队，将近40年前，34中队就已经有P-31，后来还有P-3B，而且飞机还是全新的。当年34中队使用P-31和P-3B的历史到现在还很少披露，也许是美方的要求，资料至今仍未解密。