顾及时空语义的多主题瓦片数据优化检索方法

针对虚拟地球可视化中多个逻辑图层叠加产生大量同名瓦片索引重叠引起的数据无效访问和内存冗余等问题,提出顾及时空语义的瓦片数据优化检索方法。在客户端实现顾及时空语义的自适应瓦片优选,将视点信息与数据集的时空范围、分辨率和优先级等语义信息自动匹配与自适应筛选过滤,显著提高目标瓦片数据的命中率;在服务器端实现面向主题的内存数据库瓦片数据缓存,进一步提高瓦片数据二次访问的响应速度。实验表明,该方法不受逻辑图层增量影响,保证目标瓦片较高的命中率,缓存方法进一步提升瓦片二次访问效率,显著提高面向多数据集的海量数据实时可视化性能。     

基于旋量方法的高超声速飞行器三维非线性伪最优制导律设计

针对高超声速飞行器制导过程中的通道耦合问题,设计一种基于旋量方法的三维非线性伪最优制导律。引入角度矢量、视线旋量、视线旋量速度等概念,通过等价性证明,得出视线旋量、视线旋量速度控制分别与视线方位、视线角速度控制具有一致性的结论,从而将制导问题转化为视线旋量和旋量速度的控制问题;基于旋量方法构建弹目视线旋量、视线旋量速度模型,构建得到飞行器制导的三维非线性模型;为避免直接求解Riccati微分方程过程的复杂性,引入伪控制变量,将三维非线性制导模型转化为线性制导模型;分别针对无终端约束和有终端约束情况,基于二次型最优方法得到三维非线性伪最优制导律。该制导律避免了通道解耦,其制导参数又满足一定物理意义下的最优性。仿真结果验证了所设计制导律的有效性。     

考虑弹体动态特性的机动效率约束导引律

针对考虑交会角和过载约束导引律在大机动时能量损失大的问题,提出一种考虑导弹机动效率的多约束制导律。应用最优二次型原理推导出考虑一阶弹体延迟的时变导引系数闭环次优制导形式,将导弹机动时刻阻力系数引入时变权系数,并通过迭代确定机动效率约束边界。将时变约束表示成剩余时间与弹体延迟时间的函数,代入制导指令,进行弹道仿真。结果表明,对于常值与机动目标,文中制导律与过载约束导引律同只考虑交会角约束的导引律相比,对目标均能实现末端弹道成型要求,而考虑机动效率的制导指令分配更为合理,在避免指令加速度饱和的同时有效降低了拦截末端速度损耗,提高制导精度与毁伤效果。且该制导律中时变权系数无须配平求解,在保证精度的同时极大地提高了迭代速度。     

多旋翼无人机减振分析与实验

针对多旋翼无人机机身系统振动过大导致飞行状态不稳的问题,基于有限元仿真技术与实验方法,进行了减振分析。通过频率分析,确定系统振动过大的原因为固有频率与激励频率耦合导致的共振现象,且共振频点的模态振型包含一阶挥舞、一阶摆振和二阶摆振振型。提出了优化机身壳体截面形状的设计方案,在不增加额外质量的情况下,将一阶挥舞、一阶摆振和二阶摆振振型对应的频点分别提高37.23%、22.47%和18.43%,有效规避了机身共振现象。仿真实验证明,提出的有限元仿真与实验结合的减振分析思〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCMWL.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 路及优化设计方法,可为旋翼无人机减振设计提供参考依据。     

机动发射条件下助推滑翔导弹射击诸元快速解算

针对机动发射条件下助推滑翔导弹对全程弹道快速生成的迫切需求,在弹道设计中选取7个关键性控制量参数作为全程弹道射击诸元,并提出与之相对应的诸元解算算法。将全程弹道分为助推段、初始下降段、滑翔段和俯冲攻击段,在统一化运动模型描述的基础上,运用参数化迭代的思路,依次对不同飞行阶段诸元进行了快速求解,满足多种复杂约束条件。在全程诸元迭代解算模式的基础上,提出助推段沿用中心弹道诸元,仅对其他射击诸元进行重计算的部分诸元迭代解算模式。仿真结果表明:采用所提助推滑翔导弹射击诸元快速解算方法,可在大范围机动条件下对远距离地面固定目标进行快速精确打击。     

基于邻域最优控制理论的中制导弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出了在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。首先,通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性,其次,将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道,再次,应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

A search game on a cyclic graph

There is a finite cyclic graph. The hider chooses one of all nodes except the specified one, and he hides an (immobile) object there. At the beginning the seeker is at the specified node. After the seeker chooses an ordering of the nodes except the specified one, he examines each nodes in that order until he finds the object, traveling along edges. It costs an amount when he moves from a node to an adjacent one and also when he checks a node. While the hider wishes to maximize the sum of the traveling costs and the examination costs which are required to find the object, the seeker wishes to minimize it. The problem is modeled as a two‐person zero‐sum game. We solve the game when unit costs (traveling cost + examination cost) have geometrical relations depending on nodes. Then we give properties of optimal strategies of both players. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.     

On the uncapacitated K‐commodity network design problem with zero flow‐costs

Extending Sastry's result on the uncapacitated two‐commodity network design problem, we completely characterize the optimal solution of the uncapacitated K‐commodity network design problem with zero flow costs for the case when K = 3. By solving a set of shortest‐path problems on related graphs, we show that the optimal solutions can be found in O(n³) time when K = 3, where n is the number of nodes in the network. The algorithm depends on identifying a list of “basic patterns”; the number of basic patterns grows exponentially with K. We also show that the uncapacitated K‐commodity network design problem can be solved in O(n³) time for general K if K is fixed; otherwise, the time for solving the problem is exponential. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。