基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

导弹同心筒发射时导弹头部压强环境研究

为了研究导弹发射时头部的压强环境,利用计算流体动力学软件Fluent对导弹发射时同心筒内流场进行数值仿真。建立前盖不加装凸台结构的计算模型,分析发射过程中导弹头部的压强环境,并把仿真结果与试验结果进行对比,仿真结果与试验结果吻合较好。然后建立前盖加装凸台结构的计算模型,并改变凸台结构的直径、高度和截面形状,研究这些参数对导弹头部压强环境的影响,发现前盖加装凸台结构能明显减弱导弹头部顶端的压强集中现象,通过优化凸台结构的直径、高度和截面形状,可以最大化减小导弹头部的压强峰值,为后续导弹头部压强环境的优化设计提供参考。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

多级同步感应线圈装置温升计算方法优化研究

多级同步感应线圈装置发射过程瞬态能量巨大,可能造成电机损坏,有必要对电机温升进行研究,但考虑到瞬态热有限元仿真时间过长;电流丝法温升计算编程过于繁琐,工作量大等问题,将一维热网络模型计算方法应用于多级同步感应线圈装置中进行算法优化,将电机发热等效成一维传热问题,推导发射电机状态方程,通过Matlab构建同步感应线圈发射装置的一维热网络模型。仿真结果表明：通过不考虑散热情况的理论计算以及对比三维有限元计算结果,对一维计算结果进行校验,一维热网络模型仿真结果与前两者计算误差保持在10%以内。相比于瞬态热有限元仿真与电流丝法计算,在减少了模型搭建难度基础上,显著降低发射电机温升计算时间,提高仿真运算效率。     

基于离散元仿真的固体推进剂用氧化剂称量工艺优化

称量工序广泛应用于多种领域,其中出料口的质量流量对于物料的称量精度以及称量时间起着十分重要的影响。本文中基于粉碎后的固体推进剂氧化剂材料,通过一种三级补充加料的方法实现对物料的精确称量。一级补充加料采用传统的持续加料方法;二级和三级补充加料选择正弦运动形式控制出料口开闭,并分为粗称出料与精称出料2种出料方法。利用离散元法(DEM)对三级补充加料(主要是二级和三级)进行仿真,获取正弦频率对质量流量影响的拟合关系为四阶函数。建立以称量精度最大和消耗时间最小为指标的双目标优化数学模型,对称量最后1 kg的三级补充加料进行工艺参数优化选择。结果显示当二级粗称量加料频率为2.5 Hz或2.1 Hz,三级精称量加料频率为1.6 Hz或3.0 Hz时,达到局部最优,其称量精度为99.9%,预计用时分别为1.51 s和1.52 s。该方法对于实际的生产实践具有指导意义。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

基于AHP-DQN的作战效能优化方法研究

针对舰艇编队威胁海域安全的案例,设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略,基于墨子系统开展多方案作战仿真,获得了双方战损数据。在此基础上,建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系,以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法,对海基策略进行了优化,作战效能提高了5.36%。研究结果表明,基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真,再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

基于MDO方法的卫星集成设计系统分析与实现

为解决多学科设计优化方法中多学科设计、多学科分析、多学科优化过程与卫星总体设计流程集成的问题,采用变复杂度建模技术,并借鉴产品数据管理思想,设计并实现了面向总体设计的卫星集成设计软件系统。阐述了软件的设计思想、系统组成和功能特点,并给出了月球探测卫星概念设计问题的具体应用实例,结果表明软件在解决多学科设计优化方法应用于卫星集成设计问题时的可行性。