一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大，因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时，不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性，同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此，在深入研究置信规则库（BRB）建模方法的基础上，构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库（BRB-e）飞轮系统健康状态评估模型。首先，结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义；在此基础上，设计了BRB-e评估模型的推理过程；然后，基于鲸鱼优化算法（WOA），提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法；最后，通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究，验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明，BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

鲸鱼座

星座资料拉丁名:Cetus所有格:Ceti缩写:Cet赤经:1.4200H赤纬:-11.3500°面积:1231平方度大小:第4最佳观测月份:10月～12月星座故事传说这条有着可怕的大嘴、巨大的身躯和粗大前爪的鲸鱼,是受海王派遣,前来吞食被锁在海岸边当成供奉品的公主安德洛墨达的。正当它要袭击公主时,忽     

恒星的亮度会变化吗

晴朗无月的夜晚,满天繁星散发着灿烂的光辉,给夜空增添了无限的美感。星光会变化吗?星星的亮度永远不变吗?说也奇怪,在长达几十世纪的岁月里,没有哪个人想到过这些缀满天穹的星星会有亮度变化。人类明确认识到星的亮度会变化,是在1596年。那一年8月,德国一位叫法布里修斯的牧师偶然注意到在鲸鱼座有一颗2等星。法布里修斯是位业余天文学家,对星空比较熟悉,在他的印象里,星空的这个位置好像没有这颗亮星。他找来星图、星表查看,也没有找到关于这颗星的记载。于是,法布里修斯开始注意观察这颗亮星。令人想不到的     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

中微子和鲸鱼

<正>原本想在地中海底探测中微子,结果变成探测抹香鲸的发声研究。这个跨领域合作研究的美妙意外结果,彰显出全面性知识探究的潜在优势。对意大利西西里岛东部卡塔尼亚港的码头工人与水手而言,眼前景象相当可疑。在2005年～2006年间,每个月一次,都会有两名陌生人走到码头尾端的小木屋,打开门锁,再拿出一个小盒子,之后再上锁,直到下个月才会再出现。     

一种基于鲸鱼优化算法的飞行动作识别规则提取方法

针对飞行动作识别规则提取,传统智能优化算法存在调节参数多、易陷入局部极值等问题,介绍了一种新型仿生智能算法:鲸鱼优化算法。利用该算法参数简单,快速收敛性和全局优化的优点对符号化的飞行参数规则属性进行组合寻优,计算出相应的飞行动作识别规则。经过测试函数及仿真实例表明,鲸鱼优化算法寻优精度高于传统智能优化算法PSO,提取的规则相比BPSO方法更简洁、有效。     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。