无人机自主飞行航迹规划

无人机技术在军事应用中占有重要地位,其飞行航迹规划直接影响飞行能力.在考虑到雷达威胁和航行路径情况下,建立多目标动态优化模型.首先针对雷达威胁,利用模拟退火算法及局部点搜索法找出所有威胁点中的最小威胁度点,所指定的路线要尽可能多的通过这些局部最优点,以达到减少航行威胁的目的.然后利用1stopt软件将其拟合成一些航行曲线.在考虑航行路径时,采用对路径积分的办法,选出这里面的最短路径最为最用航迹.最后通过一个实例验证该模型的实用性.     

基于BCOP的飞机起飞一发失效越障研究

简述了飞机起飞的飞行航迹和越障方法,使用BCOP软件进行了算例分析,根据航空规章对输出数据进行超障检查并对不合格障碍物提出改进措施,仿真结果表明处理方法得当。当类似情况发生时,为性能工程师如何采取正确的应对措施提供了重要参考。     

反舰导弹自控飞行阶段航迹拟合模型研究

反舰导弹主要使用自控加自导的制导方式,其飞行航迹是一条空间曲线。在捕捉到目标之前,导弹处于自控飞行状态,通常认为由于制导误差引起的导弹自控飞行误差服从正态分布。根据反舰导弹的自控飞行误差建立了简化的导弹航迹拟合模型,对航迹模型的自控终点散布进行了正态性检验,航迹模型可以用于对导弹的动态捕捉过程进行仿真研究。     

基于航空器动力参数的飞行位置预测

正航空器飞行动态预测通常采用卡尔曼滤波的方法进行预测,为了避免大量的仿真、繁琐的计算过程,文中采用了基于航空器动力模型,结合雷达测距和物理学的功能原理,对航空器某时刻的速度和高度进行预测,在失联航空器搜救活动中具有一定的实用价值。     

基于小波变换和优化的LSSVM月径流预测研究

可靠的径流预测能使人们最大限度的协调水资源利用中出现的各种用水矛盾,为及时采取措施进行统筹安排做指导,以便获取最大的效益。对于月径流时间序列的非平稳特性,将小波变换与LSSVM相结合,利用Mallat算法中的db4小波进行3尺度分解及重构,提取出细节信号序列和逼近信号序列,LSSVM分别对每个系数序列预测,针对LSSVM模型参数选择费时费力这一问题,将全局寻优的粒子群算法引入到LSSVM的参数优化中来,构成小波PSO-LSSVM组合预测模型,实例仿真表明,该组合方法的预测精度比PSO-LSSVM模型的高,且参数寻优效果好。     

人工免疫算法规划复杂环境下三维飞行航迹

应用人工免疫算法规划复杂地形和火力威胁环境下的三维飞行航迹.根据实际地形的特点提取在山岭横栏的地形和多火力威胁包围的复杂场景,利用人工免疫算法的3种情况分别进行飞行器的航线设计,同时根据飞机的机动性和适航性对上述规划出的航迹进行优化;并把免疫算法3种情况的模拟结果进行比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,人工免疫算法在规划复杂环境下三维航迹是可行的,在时间上有一定的优势.     

一种基于飞行试验的短波通信频点预测方法研究

机载短波通信是现代军机CNI(通信/导航/识别)系统的重要组成部分[1].本文运用短波通信理论解决了机载短波通信中频率与作用距离关系的问题,鉴于作用距离的重要性,提出了一种短波通信频点的预测方法.方法的关键有两个:一、特定距离条件下的最高可用频率;二、各频点在各时段的可用性百分比及信噪比.方法通过理论分析和软件辅助计算得出建议使用频点,结合电磁环境监测结果和实际联试经验对结果进行修正,给出适宜通信的短波频点.最后,通过实际飞行试验验证了该方法的可行性.     

短期区域飞行流量预测问题研究

目前,在航空界,空中交通安全得到了广泛的关注,主要是由于交通安全直接关系着人身与财产的安全。在社会经济快速发展的背景下,民航与军航等均有着较快的发展速度,其飞行的流量也在大幅度增长,此时飞行矛盾日益凸显、飞行系统设备运行的风险系数也在不断加大,面对严峻的空管安全问题,本文对短期区域飞行流量预测问题展开了研究,旨在提高空管的安全性与经济性。     

一种基于多目标优化的无人机航迹规划算法

考虑电磁环境约束建立无人机航迹规划模型,采用多目标模拟退火优化算法完成航迹规划。经仿真验证,该算法可有效完成航迹规划,实现无人机飞行过程中电磁环境最优、航路最短等多目标优化。     

基于反馈控制方法的科技人才供给预测和结构优化

基于反馈控制的理论和方法,对组织的科技人才进行了供给预测和结构优化研究。结果表明,动态系统控制方法的动态性、全局性、预测时间效应长等优势,克服了科技人才预测可能产生的静态性、局部性、预测时间效应短等不足,为当前组织的科技人才规划、预测和配置优化做出了新的探索。     

基于AIM的飞行信息管理系统研究

本文简要介绍了航空情报发展现状和飞行信息管理系统的主要内容,简述了如何搭建飞行信息管理系统的功能模块搭建,如何实现飞行数据概念模型化,如何链接空管、机场、航空公司的飞行信息动态同步的探讨,对搭建基于AIM的飞行信息管理系统具有一定的理论指导意义。     

基于IPSO优化BP的转炉炼钢终点预测研究

针对BP算法局部停滞、收敛缓慢的不足,提出粒子速度与位置的一种更新策略并优化BP,从而构建了改进PSO-BP终点预报模型;以一组UCI标准数据验证所提模型的优越性。在此基础上,以某钢厂采集的实际生产数据为训练样本,均方误差为适应度函数,应用PSO算法对影响炼钢终点的关键工艺参数进行优化。实验结果表明,所提方法能够更好、更快的获得转炉炼钢中的工艺参数,且以此工艺参数进行实验,转炉炼钢的倒炉命中率有所提高。     

基于航迹片段的航迹规划在多核DSP上的应用

为了应对战场环境的瞬息万变,以及适应任务变更的需要,在线规划对于飞行器来说非常有必要。然而,由于飞行器不可能在空中长时间地停留,因此在线规划对规划速度的要求是非常苛刻的。基于航迹片段的航迹规划方法是一种能够有效地提高在线航迹规划速度的方法,其中航迹重组是这种方法的主要组成部分。本文根据航迹重组的自身特性,设计一种基于航迹片段的多核DSP并行航迹规划方法。实验结果表明,所设计的方法并没有影响航迹代价,而且在多核DSP上能够获得较高的加速比,能够有效地提高航迹规划速度。     

多目标下飞行程序设计的优化模型研究

飞行程序设计在当前主要有两个研究方向,一是利用CAD等计算机软件,使飞行程序设计走向电子化和自动化,减轻设计者的工作负荷,确保设计的可行性;二是从飞行程序设计本身出发,将规章要求的内容与数学模型相结合,使得通过一系列条件的约束,最终可以求得一条或若干条满足规章要求的飞行航迹。本文将研究重点放在第二个方面,重点关注飞行过程中的起始进近航段,通过分析航段特点和规章要求,得到一系列以超障为目标的目标函数和约束条件。同时,为达到飞行程序设计多重目标的要求,本文分别从降噪和飞行经济性两方面入手,研究讨论了多目标下飞行程序设计的综合模型。     

飞行仿真软件的PIO预测分析

PIO是飞行仿真软件分析的最重要的内容之一。飞行员诱发振荡（PIO）是一种人-机闭环系统的不稳定的动态运动,通常由飞行员试图执行精确的飞行操纵任务所致。目前,已经研发出了大量的PIO理论用于预测PIO的敏感性,本研究仅对3个PIO准则进行理论研究和预测命中率分析,即带宽/俯仰速率超调准则、Smith-Geddes准则和Gibson相位速率准则。     

基于蒙特卡洛模拟和挣值分析的项目完工预测优化

基于挣值分析和风险管理，通过蒙特卡洛模拟获取项目数据，使用二次判别分析、随机森林和支持向量机进行模型学习和完工预测是项目控制的有效方法之一。在现有研究基础上，考虑项目执行过程中的剩余工作时间、剩余工作费用和风险，分别应用现有研究方法、梯度提升树和人工神经网络进行模型学习，利用嵌套交叉验证进行模型选择和模型评估。研究结果表明，优化后的方法显著提升项目完工预测的准确率。     

基于减噪飞行程序设计的机场噪声敏感区优化仿真

随着我国民航的迅猛发展,机场规模不断扩大,机型不断增多,起降架次持续增多,机场周边的噪声污染日益严重,亟需得到有效控制。通过改进飞行程序改善噪声污染,因其方案制定周期短,应用型强,得到广泛认可。本文通过减噪进离场飞行程序设计,对噪声敏感区进行优化,使用AEDT进行仿真,分别给出了单机型噪声优化与机场整体优化结果,显示用近端减噪离场爬升程序(NADP1)设计、离场偏置、连续下降进近程序(CDA)可以达到明显优化效果。     

基于粒子群优化SVR的用电量预测

针对用电量数据非线性的特点提出一种基于粒子群优化的PSO-CV-SVR模型。该模型基于支持向量回归机原理,以粒子群算法和交叉验证的思想优化模型参数。将该模型应用于江苏省全社会用电量的预测分析,结果表明该模型优于BP-神经网络方法,提高了预测的精度。     

基于卡尔曼滤波交通预测的交叉口时空优化

交通拥堵已成为国内制约经济发展、加重环境污染、影响出行效率的重要因素,如何在现有的道路条件下更高效的完成出行是解决拥堵问题的主要思路。本文基于时空上的交通历史数据及实时检测数据,通过卡尔曼滤波进行短时交通预测,再根据预测出的交通流量对交叉口设置可变车道并优化信号配时,最后使用VISSIM软件对预测流量下优化后的交叉口进行交通仿真。分析结果显示:该方法可有效的提高交叉口服务水平、减小车均延误及排队次数。     

基于MATLAB/RTW和Vxworks的飞行模拟器实时仿真研究

飞行模拟器作为完成飞机飞行控制系统的控制律设计与验证、飞行品质评估等重要任务的必不可少的手段,在飞机研制中起着至关重要的作用。在飞行模拟器的仿真软件的研发中运用了Matlab/RTW和VxWorks的实时仿真技术,更加逼真地反映飞机总体性能和飞行品质。