基于柯西变异鸽群优化的大型民用飞机滚动时域控制

采用先进的控制方法对大型民用飞机的多操纵面进行控制,可以有效提高大型民用飞机飞行的安全性和可靠性.针对大型民用飞机的在线滚动时域控制(receding horizon control,RHC)问题,提出了柯西变异鸽群优化(Cauthy mutation pigeon inspired optimization,CMPIO).柯西变异鸽群优化不但保持了鸽群优化(pigeon inspired optimization,PIO)收敛速度快的优点,而且通过执行加入柯西变异的地图和指南针算子和地标算子,可以有效降低优化结果陷入局部最优的概率,改善滚动时域控制的快速性和稳定性.在协调转弯过程和协调转弯的故障重构两个算例的仿真中,基于柯西变异鸽群优化的滚动时域控制使大型飞机稳定地达到参考状态,控制器同时合理地完成了多操纵面的控制分配和故障重构.     

基于流形鸽群优化的智能合约重入性漏洞检测方法研究

重入性漏洞在智能合约中普遍存在,可能造成巨大的经济损失.现有的基于符号执行的静态分析工具通过预设的规则判断漏洞是否存在,然而预设规则不全面可能会导致重入性漏洞的误报.为了避免误报,本研究尝试从软件测试用例生成的动态分析角度解决这一难题.本文将该应用场景抽象为存在重入性循环路径的路径覆盖测试用例自动生成问题,通过生成并执行覆盖重入性循环路径的测试用例来检测重入性漏洞.以鸽群算法为代表的群体智能算法是求解测试用例生成这类黑盒优化问题的常用方法.鸽群算法在整个决策空间内围绕种群最优解邻域搜索,然而,问题的最优解可能并不在该邻域内,导致路径覆盖率较低.为了提升鸽群算法的路径覆盖率,本文将利用流形启发式算子改进鸽群算法,使其分配更多的算力搜索与优化目标相关的子空间,从而提升鸽群算法求解效率,覆盖重入性循环路径.实验结果显示,改进后的流形鸽群算法能够更加高效地生成覆盖重入性循环路径的测试用例,检测出被测合约的重入性漏洞.与Oyente, Securify和Smartcheck这三个智能合约测试工具相比,本文提出的方法能够有效避免重入性漏洞的误报,在实验的8个被测试智能合约中重入性漏洞识别准确率分别...     

一种基于自适应神经网络的航空发动机故障诊断方法

航空发动机在使用过程中,气路部件的性能不可避免地发生了蜕化,相应的故障诊断技术对发动机的健康管理系统具有重要意义.本文针对发动机在设计点的非线性部件级模型,借助PCC(Pearson correlation coefficient)相关分析方法,对神经网络的输入参数和输出参数的选取方式进行了优化.以前馈型神经网络为基础,针对常规BP(back propagation)神经网络收敛速度不稳定、且容易陷入极小值的缺陷,设计了一种新的自适应神经网络,准确估计了发动机部件的蜕化情况.这种算法融合了比例因子和动量因子,改善了网络的学习速率,提高了神经网络置信度和对发动机模型参数的泛化能力.结果表明,本文设计的自适应神经网络的精度优于常规BP神经网络,并且在训练样本数较少时,依然能够通过训练得到理想的网络,保证发动机健康参数的故障检测具有较高精度.     

一种基于PIO改进强化学习的航天器复杂多约束姿态机动规划新方法

本文针对多个姿态约束条件下的航天器姿态机动规划问题进行了研究,提出了一种基于鸽群算法的改进的策略梯度强化学习算法(PIOPGRL).首先,针对强制指向约束和禁止指向约束,建立了基于角度的姿态约束模型,根据约束模型建立了强化学习的回报函数.然后,使用适应度函数替代策略评价函数,将鸽群算法与强化学习相融合.针对策略梯度强化学习算法计算量大、收敛速度慢的问题,使用鸽群算法求解策略梯度,极大减少了计算量.仿真结果表明,相比于策略梯度强化学习算法,基于自PIO改进强化学习的航天器姿态机动规划算法(PIOPGRL)在极大减少计算量的同时,有更优的规划结果,更小的机动代价,适用于微小航天器解决多个姿态约束条件下的姿态机动规划问题.     

基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制

提出一种基于捕食逃逸鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)紧密编队协同控制方法.基于人工势场法设计了外环控制器,将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动;基于鸽群优化算法设计了内环控制器,进行控制量的优化求解.在遵循鸽群优化基本思想的基础上,对其结构进行调整,并针对基本鸽群优化易陷入局部最优的问题,引入了捕食逃逸机制来改善鸽群优化总体性能.最后,将本文所提出的改进鸽群优化算法与基本鸽群优化算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行了系列对比实验,实验结果验证了文中所提方法的可行性、有效性和优越性.     

一种环月交会对接航天器的自主导航方法

我国正在进行月球采样返回工程,月球轨道交会对接是采样返回任务中关键环节之一.本文提出了一种新交会过程中目标航天器和追踪航天器自主航方法.该方法综合利用成像敏感器、交会雷达和激光高度计测量信息,结合绝对轨道动力学模型,利用UKF滤波算法设计航滤波器,能够同时估算交会对接过程中追踪航天器和目标航天器绝对轨道参数.在月球阳照区,采用成像敏感器和交会雷达测量信息进行自主航;在月球阴区,则采用交会雷达和激光高度计测量信息进行自主航.通过理论分析和数学仿真,验证了所提出自主航方法有效性.本文所提出方法为月球轨道交会对接工程实现提供了理论参考.     

基于自适应有限时间干扰观测器的无人机集群编队控制方法

近年来,随着无人机技术的发展,其任务能力逐渐增强,成本优势逐步凸显,加之多无人机协同技术的不断进步,无人机集群受到科学界、工程界越来越多研究人员的关注,其应用领域也在不断拓展.本文对无人机集群受未知干扰影响下的编队问题进行了研究.首先,设计了基于自适应增益的有限时间干扰观测器,可在有限时间内对未知干扰进行精确估计.然后,将集群中的无人机分为可获知期望编队的绝对位置和不可获知期望编队的绝对位置两种类型,并基于此,设计了一种具有统一形式的包含绝对位置误差、相对位置误差、绝对速度误差、相对速度误差、干扰估计值等的编队控制器,并给出了控制器收敛的充分条件.最后,通过设计的4个数值仿真实验,对所提出方法的有效性进行了验证.     

轨道预报的一种乘法保辛摄动方法

为了准确预报人造卫星的轨道,需要考虑复杂的动力学模型,并使用数值方法进行求解.虽然Runge-Kutta法和Adams-Cowell法等数值积分方法在轨道预报中已经取得了预期的效果,但是一般不考虑保辛,忽视了系统的固有特性.本文提出适用于轨道预报的乘法保辛摄动方法,将描述卫星运动的Hamilton正则方程分解为二体问题和摄动部分.二体问题采用解析解,摄动部分用区段矩阵近似求解.由于二体问题的状态转移矩阵必然为辛矩阵,故此过程保辛.本文考虑的摄动因素有地球非球形引力、日月引力、太阳光压和潮汐摄动,选取GPS卫星做数值仿真,以GPS卫星精密星历为参照得到轨道预报误差,并与Runge-Kutta法和Adams-Cowell法进行对比.结果表明:对PRN01号GPS卫星和PRN02号GPS卫星进行3 d的轨道预报,本文算法的误差分别为4.56和10.10 m,精度与Runge-Kutta法和Adams-Cowell法一致,而Runge-Kutta法与Adams-Cowell法的计算耗时分别是本文算法的237.7%与71.3%,因此本文算法效率明显高于Runge-Kutta法,但比Adams-Cowell法稍低.     

基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法

未来空中战场,大规模无人机集群系统将成为主导力量.而对大规模无人机集群系统进行分组聚类是完成作战任务规划的必要步骤.在实际战场中无人机受到有限通信约束,无法得到全面而有效的全局作战信息.因此本文提出一种基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法.根据聚类模型设计鸽群优化算法,研究分析导航能力优异的鸽群智能行为,将鸽群飞行过程中的层级网络机制映射到鸽群优化算法中,解决有限交互环境下的信息不完整问题.一方面,依据鸽群在飞行过程中来自临近个体的引导更为有效直接,因而在有限交互环境下,基本鸽群优化算法中的全局最优信息由交互范围内的最优个体信息替代;另一方面,鸽群的中心位置更新包括三部分:增量惯性部分、模仿部分、环境影响部分.为验证改进后鸽群优化算法在有限交互范围下的有效性,本文采用三种算法针对三个数据集进行聚类分组,仿真结果表明改进后的鸽群优化算法在最优解与平均最优解上均有改善,为实际作战环境下的无人机集群系统聚类分组提供了有效的解决方法.     

基于参数优化的平动点轨道族简单生成方法

在圆限制性三体问题框架内,针对不同类型平动点轨道的特点,提出一种基于优化算法的平动点轨道生成方法.通过设定轨道特征点,以轨道闭合程度为目标函数,使用优化算法寻找精确的初始状态,可得到闭合程度很高的平动点周期轨道;以航天器在限定区域自主运行时间为目标函数,使用优化算法将航天器状态不断修正到稳定流形上,理论上可得到任意时间长度的平动点拟周期轨道.这种方法简洁高效,通用性强,灵活性高,不需要使用任何解析方法即可得到多数典型类别的平动点轨道.将其应用到深空探测轨道任务中,将大大降低平动点轨道的计算难度,为平动点轨道设计提供一种新的思路.     

基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器设计

针对无人机编队控制器设计难题,受到大雁飞行时头雁产生的上洗气流能有效减小雁群飞行所需要的体力消耗的启发,设计了无人机编队远距离飞行时的比例-积分-微分仿雁群编队控制器.编队飞行中,无人机由于会受到突风或其他客观因素的影响会偏离最佳的编队位置,针对该问题提出了一种基于莱维飞行鸽群优化无人机编队控制器参数的整定方法,以求取无人机编队时对外界干扰具有强鲁棒性的比例-积分-微分控制器参数.仿真对比验证表明,本文所设计的基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器具有更强的快速性、稳定性和可靠性,减少了无人机远距离仿雁群编队时飞行的油量消耗,并增加了无人机的作战半径.     

一种桁架结构全局拓扑优化方法

对于应力约束下的桁架拓扑优化存在的奇异最优解问题,结合子集模拟分层技术提出一种可以有效求得奇异最优解的新桁架结构全局拓扑优化方法.通过样本点的合理性判断和Metropolis-Hasting准则,确保了拓扑解的合理性和全局性.算例表明本文提出的方法在处理奇异最优解问题时,可以快速把搜索区域降到退化的低维可行子区域内并以足够的精度收敛于全局最优解.     

航天器复杂推力器配置控制能力分析的一种新方法

本文针对工程中关心的航天器复杂推力器配置的控制能力问题,提出了一种新的分析方法——配置相对于任务的可行性分析法.文章首先系统地给出了一套推力器配置可行性的定义,然后利用矩阵范数求解配置控制能力最弱的方向及其对应的控制能力上界中的最小控制指令,并由此推出了推力器配置约束可行的判别定理.最后给出了应用可行性分析法研究配置控制能力的具体方法,并通过算例进一步验证了该方法的正确性和有效性.     

基于伴随方法的网格自适应DG方法

发展了一套基于伴随方法的Euler方程自适应网格DG求解方法,采用当地网格上的输出变量的误差估计作为离散误差指示器驱动网格自适应.在离散误差指示器的构造中,采用GMRES方法求解伴随方程获得伴随变量,将p阶流场变量和伴随变量映射到p+1阶函数空间,并进行有限次块对角Jacobi迭代得到近似p+1阶细网格解.壁面边界通量及输出变量计算仅依赖边界外侧值以保证伴随相容性.首先采用NACA0012翼型不同精度的阻力系数结果验证了误差估计的可靠性,然后对NACA0012翼型亚声速、跨声速流场和圆柱6马赫高超声速绕流进行了自适应加密计算研究.研究结果表明,基于伴随方法的网格自适应可有效提高阻力系数等输出变量的模拟准确性,在亚声速NACA0012翼型计算中使用约17%的全局加密自由度获得了与全局加密精度相当的阻力系数.     

一种针对不确定性结构的区间鲁棒性优化方法

本文提出一种针对不确定性结构的区间鲁棒性优化方法.首先,采用区间模型度量目标函数和约束函数中的不确定变量和参数.然后引入鲁棒性评价因子来度量目标函数的鲁棒性,并采用区间可能度方法(RPDI)处理不确定约束,进而建立区间鲁棒性优化模型.针对区间鲁棒性优化求解效率较低的问题,提出一种高效的优化方法,该方法将双层嵌套优化问题解耦为区间分析和确定性优化方法序列求解的问题.在每一迭代步,根据在当前设计点下的区间分析结果构建一个等效确定性优化问题,然后通过求解该问题更新设计点.此外,本文还提出一种迭代机制,来提高整个优化过程的收敛速度.最后,给出了三个数值算例和一个工程算例验证本文方法的有效性.     

一种基于混合遗传算法的概念学习方法

在系统地研究了模拟生物进化过程的遗传算法之后 ,提出了一种将遗传算法同归纳学习过程有机结合的算法 ,并在知识自动获取系统KAA中实现 ,实验结果表明由KAA生成规则的预测精确度高于由别的算法生成规则的预测精确度     

一种基于WL算法的加速方法

本文对WL算法和其加速方法TSVQ进行研究。通过对搜索范围的分析提出了一种通过设置搜索带、减少匹配点搜索范围的方法来确定搜索区间,并进行了实验验证。实验证明与TSVQ加速方法相比,本方法能够使合成速度大大提高,并且算法实现上更简单。     

一种结构自适应的聚类神经网络

为了解决聚类分析中聚类数的确定问题,在SOFM神经网络的基础上,从聚类准则出发,通过试验对聚类准则的曲线特征进行了详细的分析和论证,设计出一种结构自适应的聚类神经网络,该网络能自动确定最佳的聚类数,并提出了一种减少计算量的改进算法。     

一种基于能量的自适应正交FRIT及其在图像去噪中的应用

研究线奇异特征的高效表示．揭示了“环绕”现象和FRAT系数分布特性的关系，进而在考察按列FRAT重构过程相关特性的基础上，提出一种基于能量的自适应正交有限脊波变换（energy-based adaptiveFRIT，EFRIT）．非线性近似的实验表明该方案相对既有的FRIT及DWT具有更好的能量集中特性，并有效地降低了“环绕”现象的影响．我们进一步对正交FRIT Gauss去噪问题建模，提出了一种基于EFRIT的按列改进闽值．实验结果表明，采用改进阈值EFRIT的重构图像有更高的信噪比改善，视觉效果也更好．     

一种计算圆形限制性三体问题周期轨道的新方法

周期轨道是理解圆形限制性三体问题动力系统的关键,在深空探测实践中具有重要的应用价值,现有的周期轨道计算方法通常需要以高阶近似解析解作为迭代初值,计算过程复杂且能得到的周期轨道种类较少．本文利用圆形限制性三体问题的对称性,通过构造相空间内的一类流函数,将位于对称平面上的状态再次映射到该对称面上,得到了计算周期轨道的构造流函数方法,该方法不需要以近似解析解作为迭代初值,也不需要计算状态转移矩阵,从而便于编程实现,其优点是不受圆形限制性三体问题非线性的影响,并可以系统地计算一大类具有x-z平面对称性的周期轨道．作为箅例,在平面情况下计算了Lyapunov轨道等周期轨道,并进一步将构造流函数方法与微分校正方法结合,设计了能在不同共振频率上跳转的共振引力加速轨道,最后,在三维空间情况下计算了晕轨道和多种三维周期轨道,证明了该方法的有效性．