无人机3D航迹规划及动态避障算法研究

规划一条高时效且低代价的三维(3D)航行轨迹,成为目前无人机广泛应用亟须解决的问题。针对蚁群算法在航迹规划中出现的航迹长度和平滑性不足问题,通过改进蚁群系统中的节点移动规则、构造多重启发信息并结合粒子群优化算法的全局搜索能力,提出了蚁群粒子群融合算法。同时,就飞行航迹中出现的动态避障问题和目标点变化问题,提出了改进生物启发神经动力学模型算法,该算法针对3D静态最优航迹中出现的障碍物和目标点变化,实现了局部在线航迹调整。实验仿真结果表明,蚁群粒子群融合算法能在3D静态环境中规划出一条期望航迹。同时,改进生物启发神经动力学模型算法不仅能对突发障碍动态避障,还能对动态目标点变化实时跟踪。     

多阶段自适应蝙蝠-蚁群混合群智能算法

针对蝙蝠算法在优化过程中未充分利用蝙蝠间搜索信息交互影响的不足,借鉴拟态物理学中的作用力规则,基于阶段性搜索策略将搜索过程分为两个阶段,分别构造符合算法阶段性搜索特点的作用力规则,提出多形态作用力蝙蝠算法,并利用Benchmark函数对所提算法与标准蝙蝠算法、变异蝙蝠算法、标准微粒群算法、两阶段微粒群算法进行性能对比测试,结果表明,所提算法具有更好的寻优能力.针对标准蚁群算法在离散空间优化时信息素更新机制单一、容易早熟收敛的不足,结合蚁群的实际社会活动提出多阶段自适应信息素机制蚁群优化算法,并在算法出现长时间停滞时,引入混沌算子使算法跳出早熟收敛,更好地发挥蚁群算法的优势,相对于标准蚁群算法、引入差分进化算法交叉变异机制的混合微粒群算法、基于动态局部搜索蚁群算法,所提算法在旅行商问题中具有更高的寻优精度、更好的稳定性.为综合不同群智能算法的优势,针对多形态作用力蝙蝠算法全局搜索能力强、收敛速度快,多阶段自适应信息素机制蚁群优化算法局部精细化能力强的特点,将两种算法串行混合,提出了多阶段自适应蝙蝠-蚁群混合群智能算法.最后,通过液压系统可靠性优化和串-并联多态系统可靠性优化实例,验证了所提混合群智能算法的有效性.     

机械臂工作路径的改进蚁群-顺序局部搜索规划

为了减少机械臂末端路径长度和关节转动角度之和，提出了改进蚁群-顺序局部搜索的路径规划策略。建立了机械臂路径规划问题模型，对机械臂关节空间节点进行了离散化。使用顺序局部搜索方法确定下一节点待选集合，依据蚁群算法原理确定优化意义下的下一路径节点。考虑到传统蚁群算法收敛慢、求解质量不高的问题，构造了局部信息素随蚂蚁聚集度自适应更新方法，进而提出了局部信息素自适应蚁群算法。经实验验证，在无障碍物环境下，与传统蚁群算法相比，自适应蚁群算法规划路径长度减少了15.27%，关节转角和减少了0.78%。在障碍物环境下，与传统蚁群算法相比，自适应蚁群算法规划路径长度减少了3.26%，关节转角和减少了2.21%。在实物机械臂上进行验证，实验结果与仿真结果一致，验证了这里提出的路径规划方法的有效性。     

启发点引导D*算法扩展的无人机航迹规划策略

为了实现无人机从特定方向接近和打击目标点,同时实现航迹最短、规划时间最少,提出了基于启发点引导D*算法扩展的航迹规划方法。分析了航迹规划的约束条件,建立了无人机各威胁因素的区域模型和概率模型,将威胁因素模型叠加至三维环境中,得到了无人机工作的等效三维环境模型;分析了D*算法在具有方向约束航迹规划中遍历搜索和回退扩展的缺陷,提出了启发点引导D*算法扩展方法;给出了启发点的产生方法、启发方案的选择方法、启发点的切换策略等。经过仿真验证,同时使用D*算法、蚁群算法、启发点D*算法进行航迹规划,启发点D*算法规划的航迹最短,算法耗时最少,证明了启发点D*算法在有方向约束航迹规划问题中的有效性。     

自适应蚁群算法在轮式机器人三维路径规划中的应用

为了优化轮式机器人三维路径,进行了特殊三维空间有效路径设计,提出了自适应蚁群算法(AACS)。并将该算法应用于三维空间机器人路径规划中,将轮式机器人所处位置与目的点之间的空间划分成带有坡度角的立体网格,定义其有效路径,形成TSP模式。自适应蚁群按TSP模式搜索从原点到目的点之间的最短路径。实验表明:自适应蚁群优化方法克服了传统蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,提高了收敛速度和精度,输出稳定性好,可以解决轮式机器人在三维实际工作环境中的路径优化问题。     

基于改进 NSGA-II 的多无人机三维空间协同航迹规划研究

三维空间多无人机协同航迹规划问题属于多约束条件下的多目标多变量问题,采用 NSGA-II算法进行解决,并对其进行改进。鉴于已知航点的分配问题,利用双染色体编码方式表述航迹;综合考虑无人机自身性能约束以及时间空间协同约束,引入时间空间协同系数表示协同约束情况,并依此改进算法中的选择操作和精英保留策略;同时,提出自适应进化策略,将个体拥挤距离大小与平均个体拥挤距离大小进行对比,并使个体交叉变异概率与迭代次数关联,避免盲目进化,加强算法的搜索能力以及收敛方向的准确性;最后,以航迹长度和受雷达威胁程度作为目标编写代价函数。仿真结果验证了改良后算法的可行性,同时与原算法相比,寻优能力增强,收敛速度及稳定性都有明显提升。     

基于蚁群节点寻优的贝叶斯网络结构算法研究

K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足,以及蚁群算法搜索空间庞大的问题,提出了一种新的贝叶斯结构学习算法-MWST-ACO-K2算法。该算法通过计算互信息建立最大支撑树(MWST),得到最大父节点数;然后利用蚁群算法(ACO)搜索最大支撑树,获得节点顺序;最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构。仿真实验结果表明,该方法不仅解决了K2算法依赖先验知识的问题,而且减少了蚁群算法的搜索空间,简化了搜索机制,得到较好的贝叶斯结构。最后将该算法应用到冀东水泥回转窑的实际数据中,构建水泥回转窑的贝叶斯网络结构,提高了故障诊断的准确率。     

基于改进模糊聚类并行蜻蜓算法的无人水面艇航迹规划

对无人水面艇（Unmanned Surface Vessel,USV）航迹规划问题进行研究,提出了一种基于改进模糊聚类并行蜻蜓算法的无人水面艇航迹规划方案。首先,构建基于航距、能耗、航迹弯折度、航行安全度评价指标和网格坐标转换的USV航迹规划模型,在确保航行安全、降低问题求解维度的同时,最大限度地提高航迹平滑度和降低航行距离与能耗。其次,设计改进模糊聚类并行蜻蜓算法（Improved Fuzzy Clustering Parallel Dragonfly Algorithm,IFDDA）,利用改进的并行模糊聚类算法,自适应确定蜻蜓静态邻域规模,以提高种群样本多样性;引入非线性进化因子,动态调整算法权重因子,以平衡算法局部搜索和全局搜索。最后,采用IFDDA算法对USV航迹规划模型进行求解,经典测试函数和具体航迹规划实例仿真结果表明,IFDDA具有良好的复杂高维函数优化性能,相比于其它航迹规划算法,基于IFDDA得到航程缩短了约（7.3～55.2）%、能耗降低了约（17.1～56.5）%。     

蚁群算法中参数优化及其仿真研究

研究蚁群算法的参数优化问题,提高算法计算速度。针对基本蚁群算法中参数选择不合理,导致搜索时间长,搜索速度慢等问题。为了提高算法搜索效率,提出了蚁群算法中参数优化规则。改进了基本蚁群算法中参数α、β、ρ、m和Q的选取原则,通过改进,使蚁群的搜索有效地避免陷入局部最优,加快了算法的速度,提高了蚁群的搜索效率。仿真结果验证了新的参数组合能有效地改善蚁群算法的性能,是切实可行的,有利于蚁群算法的应用和推广。     

改进ACO在移动机器人路径规划中的研究

针对基本蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的特点,提出了一种在复杂静态环境下移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。该算法通过限制信息素的范围,扩大了搜索范围,避免了算法的过早收敛,同时还提出了一种自适应调节信息素挥发系数的改进蚁群算法方略,旨在通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。算法还利用粒子群优化算法对蚁群算法中的关键参数进行优化,从而避免了参数选择的随机性和盲目性,提高了最优路径的搜索效果。仿真结果显示,改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的有效性和普遍应用性,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。     

飞机起飞航迹计算方法研究

飞机噪声作为环境污染源之一,引起人们越来越多的重视。飞机噪声评估是有效控制飞机噪声的一个重要途径。笔者主要研究了起飞航迹的计算方法,这是飞机起飞噪声评估的基础。通过研究,直接影响了评估的精度和效果。     

基于改进蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

为提升蝗虫优化算法(GOA)在移动机器人路径规划中的应用效果,将基于Levy飞行的局部搜索策略和基于线性递减参数的随机跳出策略引入到GOA中,提出了改进蝗虫优化算法(IGOA)。相比于GOA,IGOA中的Levy飞行局部搜索策略增强了算法的随机性,线性递减参数的随机跳出策略降低了算法陷入局部最优的概率。移动机器人2种不同行驶环境的路径规划实例中,IGOA获得的结果更优。     

微小型直升机控制系统设计与姿态控制实验研究

介绍了一个微小型自主直升机试验平台的系统组成和工作原理。基于嵌入式计算机和MEMS传感器技术,构建了一个小巧的低成本飞行控制系统;针对微小型直升机的姿态控制问题,提出了一种基于多传感器测量的姿态数据融合方法和姿态控制算法,并进行了飞行试验研究,同时探讨了初期试验阶段的实用安全装置和方法,给出了单自由度、三自由度和系留飞行姿态控制试验的结果与分析。     

带飞行控制系统飞机颤振试飞的结构动响应研究

对带飞行控制系统飞机在颤振飞行试验中的结构动力响应分析进行了研究,建立了采用FES(flight excitation system)系统激励和小火箭激励两种方式的动力学分析模型,在此基础上构建了软件分析平台并对某型带飞行控制系统飞机进行了应用,为该飞机颤振试飞激励方式和参数选取提供了参考依据。最后提出了气动伺服弹性和结构动响应研究下一步的发展方向。     

某涡扇发动机短舱冷却系统参数变化规律与分析

基于某飞机上安装的涡扇发动机短舱冷却系统试飞,对不同发动机状态和飞行状态下发动机短舱冷却系统相关参数变化规律进行了总结,归纳、分析发动机短舱冷却系统影响因素,提出适合涡扇发动机短舱冷却系统的试飞方法。     

某型飞参数据处理软件的设计

文章针对某型飞行参数记录系统设计了其数据处理软件,利用C语言采用模块化的软件设计结构,详细地给出了飞参数据处理的软件设计方法,并利用Visual Basic6.0和Photoshop5.0软件对主要的飞行参数进行了模拟显示,直观地反映出飞机当时的飞行状态,便于数据分析。     

Safety improvement issues for mission aborts of future space transportation systems

Two-stage winged space access vehicles consisting of a carrier stage with airbreathing turbo/ram jet engines and a rocket propelled orbital stage which may significantly reduce space transport costs and have additional advantages offer a great potential for mission safety improvements. Formulating the nominal mission and abort scenarios caused by engine malfunctions as an optimal control problem allows full exploitation of safety capabilities. The shaping of the nominal mission has a significant impact on the prospective safety. For this purpose, most relevant mission aborts are considered together with the nominal mission, treating them as an optimization problem of branched trajectories where the branching point is not fixed. The applied procedure yields a safety improved nominal trajectory, showing the feasibility of the included mission aborts with minimum payload penalty. The other mission aborts can be separately treated, with the initial condition given by the state of the nominal trajectory at the time when a failure occurs. A mission abort plan is set up, covering all emergency scenarios.     

航空发动机飞行试验台电动油门系统的研制

为了满足航空发动机飞行试验台被试发动机试验的要求,研制飞行试验台电动油门系统。介绍了飞行台电动油门系统研制过程中的技术难点,电动油门系统的技术指标、组成、工作原理及试验过程。通过飞行台地面及飞行试验证明,研制的电动油门系统能保证空中使用环境的要求,满足飞行台试验过程中对被试发动机状态变化控制的要求。     

基于仿真的飞行管理系统性能优化研究

结合飞机纵向运动方程,建立了性能优化的数学模型,将性能指标根据能量变化的单调性划分飞行阶段,通过对各阶段航迹进行寻优,分析得到飞机的最优垂直航迹。同时利用FLSIM开发的仿真系统及VAPS设计的仿真显示界面,直观表示了飞行过程和性能优化结果。     

飞行试验中的发动机叶尖间隙测量方法

对飞行试验中的航空发动机叶尖间隙测量方法进行探讨,分析了实际飞行中影响发动机叶尖间隙的因素,在此基础上对叶尖间隙测量的试飞方法进行了探讨。