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本文针对火箭布雷弹主动段终点K的弹道诸元计算,提出了一种求解方法-“近似解法”。利用此方法,可以不用查表,快速计算出K点的弹道诸元。 相似文献
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利用弹道规划设计了针对临近空间高超声速飞行器的拦截弹道。分析了临近空间高超声速目标拦截问题,将其定性为临近空间的远程高超声速拦截,并提出弹道规划需求;设计了一种两级助推的拦截弹,建立了考虑地球曲率和自转的拦截弹质点平面运动模型;根据弹道规划需求设计弹道约束,以末速最大、与终点距离误差最小和全程热量最小为指标建立拦截弹弹道规划问题;采用粒子群算法求解弹道,结果表明:符合约束的规划弹道是高抛再入形式,与比例导引弹道和准最佳弹道相比,拦截弹大部分时间飞行在大气层外,有效降低了气动热效应影响和对弹体材料的性能需求,且为末制导段提供良好的初始工作环境。 相似文献
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针对高超声速滑翔目标的拦截问题,分析了拦截窗口、拦截方式以及毁伤方式等拦截问题,并提出了拦截弹总体方案及弹道规划需求;开展了拦截弹总体方案设计,设计了一种两级助推的拦截弹方案,确定了推进系统、操纵系统的总体基本参数,并完成了拦截弹气动外形设计与质心定位;构建了拦截弹弹道规划的分析方法和工具,根据设计约束开展了针对HTV-2高超声速滑翔目标的拦截弹道规划研究,采用粒子群算法对弹道进行了求解。结果表明:采用空基拦截的方式可达到预期的最大拦截速度,满足拦截弹拦截滑翔武器的速度约束指标;此外开展了该拦截弹拦截概率评估,确定了针对高超声速滑翔目标可采用分层防御的方式从多个拦截站依次拦截。 相似文献
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在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。 相似文献
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针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。 相似文献
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基于摄动理论的落点预测算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代防御技术》2014,(3)
针对弹道修正控制系统需要实时进行落点预测的问题,分析了脉冲弹道修正弹弹道特点以及脉冲发动机点火条件,并根据摄动理论,提出了一种快速落点预测算法。该算法通过对标准弹道和扰动弹道的解算获取样本点,采用回归方法求解落点预测模型。并基于该落点预测算法,设计了一种适用于简易修正弹的弹道修正方案。六自由度弹道仿真结果表明,该落点预测算法精度达到控制系统的精度要求,采用该控制方法的弹道修正弹,落点散布误差也大幅降低。 相似文献
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为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷.将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一. 相似文献
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针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。 相似文献
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为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。 相似文献
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针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。 相似文献
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为解决大惯量飞轮储能系统应急制动器优化设计的难题,提出了适用于多目标、多约束问题的改进粒子群算法。该算法利用加权算法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并通过罚函数方法将多约束问题转化为普通约束问题,再采用粒子群寻优算法进行求解。样机试验验证了大容量飞轮储能系统制动方案的可行性与摩擦制动器优化算法的优良性能。 相似文献
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针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性. 相似文献