一种基于协同电子对抗的无人机蜂群编队方法

针对未来复杂战场环境中无人机蜂群面对敌电子战设备进行有效的电子对抗和隐身突防的问题,从阵列分析与综合的角度提出了一种基于多目标优化的无人机蜂群编队方法。将无人机蜂群看作三维稀疏阵列,对无人机蜂群的辐射与散射问题进行综合分析;将无人机蜂群的协同探测与协同干扰等效为整个阵列辐射方向图的综合问题,无人机蜂群的协同隐身等效为散射阵列综合问题,从而将无人机蜂群的协同对抗问题转化为一个多目标优化的无人机蜂群编队问题。以蜂群的辐射和散射作为优化目标,利用遗传算法对无人机的编队进行优化仿真。理论分析与实验仿真结果表明,该方法能够有效提高无人机蜂群的协同对抗能力,在提高探测与干扰能力的基础上,降低了无人机蜂群的雷达散射特性,提高了无人机蜂群的战场生存能力。     

基于防御雷达监控的多无人机协同侦察优化模型

针对多无人机协同侦察路径优化问题,构建一种分步求解有防御雷达监控的多无人机协同侦察优化模型.通过聚类分析的方法对待侦察目标点进行目标群的划分,运用TSP算法求出目标群内各目标点之间的最优侦察路径并对无人机进行任务分配.根据相关约束条件,建立以无人机在敌方雷达监控范围内的滞留时间最短为目标的MMTSP 优化模型.运用蚁群算法对所建模型进行求解,并进行实例分析.分析结果表明:该模型和方法具有可行性和有效性,可为多无人机协同侦察提供参考.     

基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配

针对无人机集群协同任务分配问题,以无人机集群完成所有任务的总航程和未完成任务数最小为优化目标,构建多目标的多任务分配数学模型,并提出基于混沌蚁群算法的优化方法对模型进行求解。借鉴混合算法能提高单一算法性能的思想,在集群任务分配问题中将混沌算法的遍历性、随机性和蚁群算法的信息素正反馈机制结合起来,并通过仿真实验验证所提方法的有效性和适用性。结果表明：基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配方法能够增强全局寻优能力,提高算法效率,为多无人机分配最优的任务序列。     

火炮多柔体动力学结构优化研究

针对现有动力学优化方法很难对多体系统中的柔性体进行结构优化的问题,提出结合多学科代理模型法和改进的非支配排序遗传算法的多柔体动力学优化方法。以火炮炮口振动参数为输出,柔体模态参数和部分火炮总体参数为输入,在已验证的多体刚柔耦合模型的基础上,采用径向基函数-反向传播神经网络建立了具有良好泛化能力和预测精度的代理模型。利用改进的非支配排序遗传算法对各炮口振动参数进行动力学优化,采用max-min准则从优化得到的Pareto最优解集中优选出一个较为兼顾各优化目标的解,与原模型结果对比,优化效果明显。该方法能用于火炮多柔体动力学结构优化,也为火炮总体结构设计和相关优化提供了一定的参考。     

多目标时空同步协同攻击无人机任务分配与轨迹优化

针对复杂战场环境下分布式无人机对多目标协同打击任务,提出多目标攻击的任务分配与轨迹优化算法。建立典型多目标打击的任务场景和无人机模型;基于Delaunay三角形理论,以禁飞区为节点构建搜索地图;运用A^*算法实现威胁最小的单机路径搜索;在无人机动力学约束和能耗损失最小的基础上,引入时间调节因子,采用基于贝塞尔曲线的分布式无人机时空同步轨迹优化方法,得到对多目标同时打击的优化轨迹;设计轨迹跟踪控制器,对预规划轨迹进行跟踪仿真。仿真结果表明,多目标攻击的任务分配与轨迹优化方法能够对多目标实现多角度、时空同步、分布式协同打击,且对噪声及阵风等具有较强的抗干扰能力。     

数字伺服系统的多目标优化设计

针对某武器装备数字伺服系统不能实现多目标优化控制的现状,设计了一种二阶非线性阻尼比例积分控制器来实现对系统的非线性优化,并在此基础上利用线性加权法的多目标优化方法和遗传优化算法,得到了一组对系统进行多目标优化设计的参数集．仿真结果表明,对数字伺服系统进行校正和优化的方法具有很理想的效果．     

多目标空地异构无人系统协同任务分配方法

针对由地面无人车与多无人机组成的空地异构无人系统面向大范围、多目标的协同任务分配问题，以无人系统完成任务时间为优化目标，同时考虑无人机收放、续航能力以及任务时序等约束条件，建立空地异构无人系统的任务分配模型，提出一种多目标空地异构无人系统任务分配方法。结合密度值最大聚类和混合粒子群优化算法，对空地异构无人系统的任务分配问题进行求解，从而得到满足约束条件的全局任务分配结果；通过仿真实验对所提方法进行验证。实验结果表明，该方法能够有效地求解在不同作战环境中的空地异构无人系统的任务分配问题。     

导弹总体设计多方法协作优化

针对导弹总体优化设计中存在目标函数与变量之间没有显式关系式、优化方法与优化问题之间的优化特性不确定的问题，提出采用遗传算法、模式搜索法和Powell法结合的多方法协作优化方法。算例研究表明，多方法协作优化可以取得优于单个优化方法的全局最优特性．是一个可行的求解优化问题最优解的全局最优优化方法．适合于求解优化目标函数性质不确定的复杂优化问题。     

基于神经网络和遗传算法的火炮结构动力学优化

为研究炮口扰动优化问题,提出采用非线性有限元、试验设计、神经网络和遗传算法相结合的方法进行火炮结构动力学优化。建立了某大口径火炮上装部分非线性有限元动力学模型,结合试验设计进行了火炮结构动力学分析。以试验数据为训练样本,建立了基于贝叶斯正则化算法的反向传播（BP）神经网络来模拟火炮总体结构参数与炮口扰动之间的非线性映射关系。构造了炮口扰动优化目标函数,利用遗传算法对目标函数进行求解,实现了火炮总体结构参数的动力学优化。研究表明所建立的火炮总体结构参数与炮口扰动之间的非线性映射关系具有很高的可信度,运用该方法进行火炮结构动力学优化行之有效。     

H2/H∞混合控制在无人机飞行控制中的应用

针对无人机受参数摄动和外界扰动影响的特点,对H2/H∞混合控制控制理论在无人机飞行控制系统中的应用进行了研究.对典型无人机的横航向飞行控制系统,用混合H2/H∞鲁棒控制方法设计状态反馈控制器,使飞机控制系统在鲁棒稳定条件下,满足一定的性能指标.利用线性矩阵不等式在求解多目标综合控制问题方面的优势对问题进行求解,仿真结果表明控制器具有较好的扰动抑制能力和跟踪性能.     

基于角速率的低配置小型无人机高度控制律设计

采用鲁棒伺服最优控制方法(robust servo linear quadratic regulator,RSLQR)设计了基于角速率的某小型无人机高度控制律。该方法将鲁棒指标和时域控制品质相融合,将跟踪误差扩展到系统动态模型中,利用线性二次型最优控制理论,设计了控制律结构和参数,实现了高度的无静差控制,保障了控制器的鲁棒性能。与常规控制器对比结果表明：基于角速率的控制器具有良好的高度跟踪效果和抗干扰能力,满足了小型低配置无人机的飞行控制要求。     

不可靠测试条件下基于多目标粒子群的测试优化选择方法

针对测试条件下多目标优化的问题,提出一种在不可靠测试条件下的测试优化选择方法.通过对测试优化选择过程进行分析,建立多目标优化的数学模型,利用最大似然估计法得到故障测试样本参数信息,采用E占优多目标粒子群算法选取最优解,并通过某导弹雷达组件实例验证了算法的有效性与可用性.结果表明:该方案可在兼顾所有因素的同时,着重关注漏检率因素.     

基于 L1 自适应方法的尾坐式无人机控制律设计

针对一种新型尾坐式无人机展开研究.在建模中为解决机身倾转过程中俯仰角奇异性的问题,结合其构型特点采取双欧法进行建模;对于其飞行过程中易受干扰的问题,采用L1自适应方法设计其控制律,以保证无人机在模态转换过程中具有良好的操稳特性.通过仿真实验验证了模型与控制律的有效性.仿真结果表明:该控制器能够克服飞行器在飞行过程中模型参数变动及其他不确定性干扰,为尾坐式无人机飞行控制律的设计与工程实现提供了一种新的方案.     

切换通信拓扑条件下的无人机集群构型变换控制

研究了在切换通信拓扑条件下的无人机集群构型变换控制问题。基于一致性控制理论,对具有2阶积分特性的无人机集群设计了构型变换控制协议,为使无人机集群能够实现特定构型变换并保持特定速度,在控制协议中引入编队参考向量。给出了在通信拓扑切换情况下无人机集群实现特定构型变换并保持特定速度的充分必要条件。在通信拓扑图保持连通的条件下,利用Lyapunov稳定性理论证明了无人机集群系统稳定性,并利用代数黎卡提方程理论给出了控制协议中参数矩阵的设计方法。数值仿真结果验证了所设计的控制协议有效性。     

基于灰色层次分析法的侦察无人机生存能力评估

针对侦察无人机需保存生存力持续投入作战的要求,提出一种灰色层次分析法(grey analytic hierarchy process,GAHP)对侦察无人机的生存能力进行评估。采用层次分析法及专家打分法构建侦察无人机生存能力指标体 系,结合灰色理论对侦察无人机生存能力进行综合定量评价,通过层次分析法分析影响侦察无人机生存能力的参数 指标,确定关键指标。实例分析结果表明：该方法相较于单纯采用层次分析法更客观,具备可行性,可为后续优化 侦察无人机生存能力提供参考。     

扭曲尾翼弹箭气动外形多目标优化

为了提升掠飞末敏弹战术技术性能,将扭曲尾翼结构应用于弹箭气动布局,并在风洞实验基础上,结合计算流体力学、正交实验、逐步回归分析以及多目标遗传算法,对扭曲尾翼弹箭开展了以增旋、减阻为目标的气动外形多目标优化设计,最终给出了尾翼外形的Pareto优化方案。结果表明：采用扭曲尾翼结构有利于改善弹箭气动性能;所建立的气动参数代理模型,能对弹箭阻力系数和平衡转速进行准确预测,并得到了尾翼几何参数对其影响规律;基于多目标遗传算法最终得到的Pareto优化方案,达到了良好的增旋、减阻效果。该研究方法对扭曲尾翼弹箭气动优化设计具有参考意义。     

某大型无人机气动特性及稳定性分析

高空长航时无人机是一种新型的无人飞行器,在战场侦察和高空大气探测等方面有其特殊的用途。根据无人机特点,构造了具有联接翼特征的飞机气动布局;通过总体建模、网格划分、数值计算并应用MATLAB软件编程仿真,分析了无人机升阻特性、纵向静稳定性和横航行静稳定性;计算结果表明此方案满足设计要求,可为大型无人机总体设计提供理论依据和技术支持。     

混合信息熵约束下的电源车传感器优化配置方法

为提升电源车系统的故障可诊断性能,提出一种基于混合信息熵指标约束的电源车传感器优化配置方法。故障可诊断性低是导致电源车故障难以排除的主要原因之一,而测点传感器配置不均衡则是难以迅速、可靠检测电源车故障的本征所在。为此,利用信息值熵理论,借助贝叶斯定理获取电源车系统满足常见故障可诊断性所需的传感器配置集合;考虑到不同传感器之间可能存在冗余,会使得传感器在数量和位置上的配置难以达到最优,进一步借助传递熵方法量化传感器间的冗余度,并将传感器的优化配置问题归结为求解信息值和传递熵的多目标优化问题,以此来获取最佳的传感器配置集合。仿真实验表明,混合信息熵方法对于明确和解析传感器在故障诊断过程中最大的覆盖空间和最小的配置集合具有明显优势。