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基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。 相似文献
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针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。 相似文献
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为了研究分段履带式水陆两栖车的水动力性能,实现减阻增速,将尾翼板安装到水陆两栖车的方艉部,并开展了水池试验和仿真研究,两者的研究结果具有较好的一致性。通过仿真研究了车体的纵向重心位置、尾翼板的长度和角度对水陆两栖车阻力性能的影响,并分析了阻力成分的变化趋势。研究结果表明:车体纵向重心位置在540~560 mm 时,车体所受水阻力最小;在速度为3~5 m/s时,长度为156 mm,与水平面夹角为10°的尾翼板减阻效果最明显,相比于原裸车体的阻力,减阻率达到34.3%;加装尾翼板可以增加车体的尾部中空区长度,相当于增加了水线长,增大了长宽比。该研究表明:适当调节重心位置和优化尾翼板参数,可以有效实现水陆两栖车的减阻增速。 相似文献
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靶场在进行智能鱼雷鉴定试验任务时,实时准确地检测出鱼雷自导信号的频率成分是靶标信号处理中的重要环节,谱线比值法便是靶标进行信号处理时检测信号频率的一种有效方法。本文介绍了谱线比值法的基本原理,针对目前鱼雷自导信号特点,对该方法提出了改进方案并进行了仿真。仿真结果表明,经改进的谱线比值法能够满足靶标检测复杂鱼雷自导信号体制下信号频率的使用要求。 相似文献
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自主学习是大学生除课堂学习之外最主要的学习形式,也是提高大学生自身素质的重要手段。新疆是多民族聚居地区,民汉大学生学习融合成为新疆教育的一大特色。在学习融合的过程中,民汉学生的自主性学习是否存在差异,成为关注的内容。本文通过调查问卷的形式,对民汉大学生的自主性学习的现状与影响因素进行了对比研究,发现民汉大学生自主学习差异不大,根据问卷调查的情况,提出了加强民汉大学生自主学习的建议。 相似文献