改进鱼群算法在模拟机运动洗出优化中的应用

飞行模拟器是模拟和复现真实飞行活动的重要设备,一直以来模拟器的模拟效果也是备受关注的.但是,基于经典洗出算法来还原运动轨迹的运动平台存在参数设置保守、模拟效果不佳等问题,因此本文提出一种基于改进人工鱼群算法的滤波器参数优化方法.该方法基于人体前庭感知误差模型得到相应的目标函数,再利用改进后的鱼群算法对滤波器中的自然截止频率进行寻优,最后通过在Simulink中建立的仿真模型对优化后的滤波器参数进行仿真验证.结果表明:相比于经典洗出算法与基本人工鱼群算法,经改进后算法得到的新参数在算法洗出中可以有效提高运动的感知效果,减小运动误差,并且能够节约更多的运动空间.     

基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计

提出了一种基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计方法。方法中,利用自抗扰控制方法抗干扰能力强、鲁棒性好与对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器,以提高飞行控制性能。同时针对所设计的自抗扰飞行控制器参数较多,难以设计的问题,应用粒子群优化算法进行了控制器参数的自寻优设计。仿真结果表明:不需要人工调参,通过粒子群优化算法自寻优获得的飞行控制器参数具有良好的控制性能,提高了设计效率。     

面向失控改出训练的模型预测洗出算法设计

近年来飞机失控已成为飞行事故主要原因,飞行模拟器需要具备失控预防和改出训练功能,因此对洗出算法提出了更高的要求。利用模型预测控制理论对约束处理的优势,结合人体前庭感知模型,建立了基于模型预测控制的洗出算法,采用失速改出这一典型飞机失控情况进行仿真实验,并与经典洗出算法进行了比较,结果表明,模型预测控制洗出算法在约束范围内,提高了仿真逼真度,并具有较好的调整灵活性,对飞行模拟器失控改出训练具有一定应用价值。     

基于驾驶模拟器洗出算法的非线性放缩法研究

驾驶模拟器洗出算法中非线性放缩法的放缩参数固定,参数的选取过度依赖专家经验,导致模拟器空间利用率低、模拟逼真度不高。针对上述问题,提出了基于PSO的非线性放缩法。对现有非线性放缩法进行优化时,综合考虑了真实驾驶员和模拟器驾驶员之间的感知误差、信号放缩前后的归一化相关系数以及模拟器的物理运动限制等因素,并结合经典洗出算法进行了仿真验证。结果表明,所提方法克服了现有非线性放缩法依赖经验确定参数和模拟器工作空间利用率低的问题,降低了人体感知误差,提高了模拟逼真度。     

基于小波神经网络的飞行控制律设计

研究战机稳定性能优化挖掘问题,由于飞行控制器增益要求实时调整,达到飞行稳定。为解决上述问题,提出了一种小波神经网络的大包线增益调参飞行控制器设计,根据神经网络的非线性泛化能力获得各个学习样本飞行状态间控制器参数的取值,利用小波神经网络来实现大包线增益调参飞行控制,可以提高收敛速度与逼近精度,并可利用免疫粒子群算法替代BP算法对小波神经网络中的参数进行优化。仿真结果表明,所设计的小波神经网络增益调参飞行控制器实现了大包线飞行控制,并且具有良好的稳定控制性能。     

基于仿真的飞行模拟器优化配置研究

随着飞行模拟训练的比重不断加大,模拟器优化配置已成为重点研究问题。以离散事件系统仿真理论为基础,使用统一建模语言（UML）,依据面向对象分析设计的方法,建立了飞行模拟训练系统的仿真模型。通过仿真,得到能够反映系统性能的指标参数。最后运用层次分析法（AHP）对各方案的仿真结果进行综合评价,从而得到模拟器最佳配置方案。     

基于空间权重与模糊感知的节点部署策略

为提高环境监测应用中节点部署的准确性,提出一种基于空间权重与模糊感知的粒子群优化算法。引入空间权重量化区域重要性,建立模糊感知模型描述节点感知性能,设计加权覆盖率作为算法评价函数。在此基础上,挖掘感知模型中的粒子飞行特性,并利用权重引力优化粒子进化方程,提高算法的寻优能力。仿真结果表明,与粒子群优化算法、虚拟力算法和外推人工蜂群算法相比,该算法最高可使目标覆盖率提升13%,节点数减少15%。     

飞行器特性曲线拟合与飞行仿真研究

随着计算机技术的高速发展,计算机仿真在航空航天领域得到了广泛的应用.飞行器的计算机飞行仿真计算涉及大量气动力特性和发动机特性参数,对这些参数采用两参数和三参数的曲线拟合方法替代过去的数值插值方法,减少了输入参数的数量,大大提高了仿真程序的代码效率和仿真实时性.基于这种方法拟合发动机和飞机气动特征的特性曲线,并利用Runge-Kutta方法建立了飞行方程的数值解算程序,对某型飞机起飞-巡航-降落过程进行了数值仿真.在此基础上设计了全程可视化程序,得到了全过程的舵面控制规律,为飞行模拟器的设计提供了有效的方法和手段.     

基于均匀设计的粒子群算法及其在飞控系统中的应用

将粒子群算法应用于飞行控制系统的优化设计中,需要解决两个问题：如何选择目标函数和如何确定初始种群和算法运行参数。针对这两个问题,分别提出了基于参考模型的飞行控制系统优化策略和基于均匀设计的粒子群算法初始种群和运行参数的选择方法。仿真结果表明,本文所提出的优化策略能够有效地解决飞行控制系统的优化设计问题,粒子群初始种群分布均匀,收敛速度快。     

飞行模拟器的结构设计与仿真研究

飞行模拟器具有真实飞行训练无法比拟的优势,其结构设计是优化飞机设计,改善飞行性能的关键问题,故飞行模拟器的建模与仿真研究工作是飞行器设计的难点。通过与液压缸驱动的六自由度飞行模拟器对比分析,以3-RPS机构为基础,以在UG环境下建立的电动缸驱动的三自由度飞行模拟器运动平台模型为研究对象,在ADAMS/View模块下,对其添加约束和驱动后,进行了运动学特性仿真。对于给定的运动学特性曲线,运用ADAMS/Post Processor模块,对测量结果进行后处理,得到各种飞行姿态下的运动学曲线。仿真实验结果验证了该设计可实现升降、横滚、俯仰三种姿态的运动,且符合民航飞行模拟器的技术指标要求。上述分析过程为飞行模拟器的设计提供了一套有效的研究方法。     

基于CAN总线的飞行模拟器座舱系统设计

本文提出了一种基于CAN总线的飞行模拟器座舱系统的设计方案,分析了某型飞机飞行模拟器座舱系统的功能和总体结构,将模拟器座舱内的信号根据种类和分布位置,分成多个总线节点,并给出了节点的硬件和软件设计方法。实践证明,基于CAN总线的飞行模拟器座舱系统具有可靠性高、实用性强、扩展灵活、开发周期短及性价比高等特点。     

改进变步长算法在实时飞行仿真中的应用

飞行模拟机是民航训练飞行员的重要装备,飞行仿真系统是飞行模拟机的重要系统之一.飞行仿真要建立飞机的全量运动方程,利用数值算法解算运动方程达到仿真飞机飞行状况的目的.采用四元数法表示的飞机欧拉方程能够克服普通欧拉方程奇异性,但用定步长方法解算会产生较大累积误差,所以必须采用变步长方法.实时飞行仿真要求较高的实时性与逼真度,通过仿真试验分析,确定了采用一种改进变步长2阶Runge-Kutta法,该方法具有迭代次数少,解算精度高,实时性强的优点.利用该改进变步长算法,编写了实时飞行系统仿真软件,软件中使用相应算法解决了变步长算法选择步长与系统迭代定时时间不匹配的矛盾,实现了精确的实时仿真.     

OGRE在飞行模拟视景系统中的应用

研究和探讨了基于开放源代码的图形引擎OGRE实现的飞行模拟视景系统的设计和实现方法。结合飞行模拟视景系统的设计需求,介绍了OGRE的特点、设计理念、场景管理思想,给出了利用OGRE构造三维地形和模拟座舱、加载三维模型创建动画、以及地形高度查询等相关技术。系统设计实现了效果逼真、运行流畅和对计算机要求较低。     

Human factors evaluations of Free Flight Issues solved and issues remaining

The Dutch National Aerospace Laboratory (NLR) has conducted extensive human-in-the-loop simulation experiments in NLR's Research Flight Simulator (RFS), focussed on human factors evaluation of Free Flight. Eight years of research, in co-operation with partners in the United States and Europe, has shown that Free Flight has the potential to increase airspace capacity by at least a factor of 3. Expected traffic loads and conflict rates for the year 2020 appear to be no major problem for professional airline crews participating in flight simulation experiments. Flight efficiency is significantly improved by user-preferred routings, including cruise climbs, while pilot workload is only slightly increased compared to today's reference. Detailed results from three projects and six human-in-the-loop experiments in NLR's Research Flight Simulator are reported. The main focus of these results is on human factors issues and particularly workload, measured both subjectively and objectively. An extensive discussion is included on many human factors issues resolved during the experiments, but also open issues are identified. An intent-based Conflict Detection and Resolution (CD&R) system provides "benefits" in terms of reduced pilot workload, but also "costs" in terms of complexity, need for priority rules, potential compatibility problems between different brands of Flight Management Systems and large bandwidth. Moreover, the intent-based system is not effective at solving multi-aircraft conflicts. A state-based CD&R system also provides "benefits" and "costs". Benefits compared to the full intent-based system are simplicity, low bandwidth requirements, easy to retrofit (no requirements to change avionics infrastructure) and the ability to solve multi-aircraft conflicts in parallel. The "costs" involve a somewhat higher pilot workload in similar circumstances, the smaller look-ahead time which results in less efficient resolution manoeuvres and the sometimes false/nuisance alerts due to missing intent information. The optimal CD&R system (in terms of costs versus benefits) has been suggested to be state-based CD&R with the addition of intended or target flight level. This combination of state-based CD&R with a limited amount of intent provides "the best of both worlds". Studying this CD&R system is still an open issue.     

基于改进粒子群优化算法的预测控制

在实际工业过程中预测控制算法应用广泛,但是对于多变量预测控制算法其参数较多,且各个参数之间相互耦合,故整定其参数比较复杂,鉴于此提出一种基于改进粒子群算法的预测控制参数优化算法。该算法的基本思想是将生物寄生行为机制引入到粒子群优化算法中,形成双种群粒子群优化算法,使用该改进粒子群算法对多变量预测控制算法的参数进行离线优化,从而确定预测控制算法参数的最优取值。最后,将本文算法用于冷热水系统液位和温度的控制,并通过仿真将该算法与标准粒子群优化算法相比较,仿真结果表明使用该算法对多变量预测控制的参数进行优化整定时,系统的阶跃响应具有抗干扰性能好、超调量小、调节时间短等优点。     

改进GA的直流锅炉主汽温控制器参数优化研究

针对直流锅炉主汽温控制存在的大惯性、大延迟、时变性等问题,提出了带遗传算法(GA)优化的PID串级控制方法。采用了控制器分级多目标优化的改进方法,并利用遗传算法对串级PID参数进行实时动态优化,以适应主汽温对象的时变特性。针对基本的遗传算法进行改进,从而改善其运算量大且易早熟的缺点,提出了排序选择、自适应交叉和变异概率、压缩搜索空间等多种改进方法。仿真实验表明,所提出的方法能很好地改善系统的控制性能,有效提高控制系统的鲁棒性。     

基于离散动态规划的航班多级签派策略优化

飞行签派是航班运行控制的核心,为实现放行和动态控制策略的全局规划及定量评价,改变传统人工经验解读规章手册的定性技术手段,构造航班受签派策略影响下的二维状态转移路线;提出最短路径的离散动态递推规划数学模型,建立最小费用逆序递推的离散最优控制算法,运用数值计算方法得到表格形式的签派优化策略,解决了航班运行决策这类非线性、离散复合动态规划问题的定量评估和组合优化。最后,采用仿真实验测试算法的可行性和优化效果,实验结果表明,对比独立分阶段的遵照时间序列的运行方式,基于离散动态规划的航班多级签派策略贯穿于航班运行整个生命周期,实现全局优化。     

Levy Flight的发展和智能优化算法中的应用综述

Levy Flight源自纯数学概念,目前已被广泛应用于许多领域,如物理、生物、统计、金融和计算机科学等。目前,国内尚无文献对Levy Flight的发展及其在智能优化算法方面的应用进行总结。因此,文中首先回顾了Levy Flight的发展情况和应用,介绍了Levy Flight相关变体的基本原理和应用;然后着重讨论了近十年将Levy Flight应用于智能优化算法的研究,对其应用的方法进行了分类分析;最后总结了Levy Flight的未来发展趋势。文中的目的是让学者了解Levy flight的基本原理和其在智能优化算法中的发展情况,同时促进Levy Flight及其变体在众多学科尤其是计算机科学的发展和应用。     

基于风驱动优化算法WDO的PID参数优化

鉴于PID控制器的优越性,其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计,PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题,提出了一种基于自然启发的风驱动优化算法（WDO）的PID优化控制方法,该算法以PID三个参量为控制对象,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量。通过计算机仿真,并与遗传算法和粒子群算法PID参数优化相比,结果表明：该算法提高了系统的控制精度、响应速度和鲁棒性,为控制系统PID参数整定提供了参考。