先进上面级快速机动轨道优化设计

根据先进上面级的推力特点和任务需求,将快速机动轨道优化问题转化为有限推力下时间最优轨道机动问题。首先建立脉冲推力下的多约束时间最优优化模型,然后利用改进的微分进化法求解全局最优解。其次建立有限推力下的修正模型,对脉冲推力的优化结果进行修正,最终得到有限推力下时间最优轨道机动问题的解。通过快速轨道交会仿真验证了模型和算法的合理性,所得终端位置误差为1 km量级,在容许范围内,可通过末端轨道调整进一步修正。理论分析和仿真结果表明:结合脉冲变轨和有限推力修正的模型能更准确描述轨道机动的实际情况,采用的改进微分进化算法收敛速度快,稳定性好,对初值无明显要求。     

高维多目标进化算法中的密度评估策略研究

多目标进化算法中常引入密度评估策略来使算法获得更好的分布性和收敛性.但对于高维多目标问题,现有的密度评估策略却难于达到这一目的.为此更全面地考虑目标空间上各子目标的影响,提出了四种新的密度评估策略,并将其应用到经典多目标进化算法SPEA2中.在4～9个目标的多目标背包问题上的实验结果表明,采用新的密度评估策略的SPEA...     

多进化策略自适应免疫多目标进化算法

为了在基于克隆选择的免疫多目标进化算法中提高种群的多样性,提出了一种基于目标函数变化率的多进化策略自适应免疫多目标进化算法,以采用克隆选择的免疫多目标进化算法为基础,根据目标函数的变化率,在不同的进化阶段自适应地选择两种不同的差分进化策略,在保证算法收敛速度的同时兼顾种群的多样性,避免算法陷入局部最优。选用DTLZ测试函数对新算法进行了性能测试,并与其它算法进行了比较。结果显示,新算法解的分布性和均匀性有了一定程度的提高。     

基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.     

化学吸附局部增强微分进化算法

微分进化算法是解决复杂系统优化问题的有效方法。为了增强微分进化算法的全局搜索能力和局部逼近能力,分别引入化学吸附变异算子和局部增强策略,提出了化学吸附局部增强微分进化算法。采用标准测试函数对改进算法进行仿真测试,并与基本微分进化算法和局部增强微分进化算法进行比较。实验结果表明,化学吸附局部增强策略提高了微分进化算法的搜索能力和收敛性能,验证了改进算法的有效性。     

含有J2项摄动的卫星追逃轨道优化

研究含有摄动作用下卫星拦截逃逸的双边最优控制问题,其中假定拦截卫星和目标都使用幅值受限连续有限推力进行机动。在卫星所受二体引力基础上加入J2项非球形摄动,推导了两星的动力学方程。为了求得该微分对策问题的鞍点最优解,根据极大极小值的充分必要条件由系统的哈密顿函数得到双边最优时的控制输出,将最优控制问题转化为两点边值问题。针对该问题存在的初值难以获取、收敛困难等问题,采用启发式优化算法搜到鞍点解的初值,并将其带入非线性优化算法获得精确数值解,最后通过仿真给出了两星追逃过程中的最优轨迹和双边最优控制输出。      

基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法

采用微分进化方法求解多目标优化问题,为了改善解集分布性和提高算法收敛性,提出1种基于极大极小关联密度的多目标微分进化算法。该算法定义了极大极小关联密度。在严格遵守Pareto支配规则的基础上,给出了基于极大极小关联密度的外部档案集维护方法,从而避免或减少最终解集的多样性损失。1种自适应选择策略通过评价个体的关联密度来指导个体优劣的选择过程,在确保最优个体进入下一代种群的同时,尽可能使个体的选择覆盖更广泛的搜索空间。实验结果显示,与多目标均匀多样性差分进化(MUDE)、基于反对称的自适应混合差分进化(OSADE)和非劣排序遗传算法II(NSGA-II)等经典算法相比,该文算法在世代距离(GD)和空间(SP)性能指标上有更好的表现,具有更优的Pareto前沿分布性与收敛性。     

采用多目标差分进化的移动Ad Hoc网络节能路由算法

为了在节点的能量消耗和最优路由之间找到一个平衡,根据多目标差分进化算法原理,提出一种基于多目标差分进化的移动Ad Hoc网络节能路由算法.该算法把路由代价和网络生存时间作为2个优化目标,采用适应值变换的约束处理技术、非支配排序和拥挤距离技术进行优化.在优化过程中,提出适合差分进化算法的变异、交叉和选择策略.结果表明:该算法在网络生存时间和最优路由方面具有较好的优势,并保证了较高的包传递率.     

基于混合粒子群算法的道路网络优化研究

道路网络的优化是建立可持续发展交通运输系统的重要环节。从投资费用、可靠性和对环境的影响等3个因素综合考虑,构建了多目标道路网规划模型。将混合粒子群优化算法引入到道路网规划中,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端,并应用微分进化算法确定混合粒子群的参数。通过算例求解验证表明了该方法的可行性和有效性,同时,与采用遗传算法所得结果进行比较,得知粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解。     

小天体多目标多模式探测任务设计

多目标多模式小天体探测具有降低任务成本、增加科学回报的优点,本文针对多目标多模式小天体探测任务中摄动敏感、约束复杂以及推力幅值变化等任务规划的设计难题,研究了地球准卫星采样返回以及主带彗星交会探测任务的转移轨道设计问题.首先,介绍了探测目标的科学价值并根据任务约束给出探测任务构想.其次,基于椭圆型限制性三体问题,考虑星历、发射能量和采样返回再入速度等约束,设计并优化了地球准小行星目标的多脉冲采样返回轨道,实现地球发射与返回段和星际转移段全过程的精确飞行设计.最后,根据任务约束,推导了推力幅值可变的最优小推力转移轨道的一阶必要条件并给出考虑借力约束的初值选取方法.以采样后火星借力探测主带彗星为例,求解并分析了最大推力幅值衰减的小推力交会轨道.本文的研究方法可为我国未来的深空探测任务提供参考.     

固定推力空间自主交会控制

基于滚动预测原理研究了两级固定推力空间自主交会控制设计.根据交会动力学特性建立了简化情况下交会状态预估方程.以轨控发动机最小开关机时间作为交会状态预估区间,按照二次优化指标得到了最优交会控制决策方程,结合交会特征给出了简化计算方法.由于交会控制计算不需考虑干扰和轨道参数影响,仅与当前交会状态有关,能够满足自主交会控制要求.椭圆轨道交会控制仿真结果表明,方法计算简单,有效可行,对交会初始条件鲁棒性好,发动机开关机频率低.     

基于CRF模型和标签代价的群组多目标跟踪算法

目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性.在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法.     

空间绳牵引并联机器人多目标优化设计

以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.仿真结果表明该优化方法可以有效地实现结构的优化,为同类绳牵引并联机器人的设计提供了有益的参考.     

给定时间有向通信网络多无人机最优集结控制

为解决给定时间的多无人机最优集结问题，通过分布式优化的方法研究了能够使多无人机在权重不平衡有向通讯网络下按照给定时间范围内完成最优集结的控制算法。每架无人机都有其相应的局部目标函数，全局目标函数就是每架无人机所具有的局部目标函数之和，算法的目的就是通过分布式控制的方式，找到满足全局目标函数的最优集结点，文章中采用了时域映射的思想，将原本的给定时间下的集结问题转变为无限时域下的集结问题，并通过拉普拉斯零特征值下的左特征向量克服权重不均衡有向网络的不平衡性。结合凸分析理论和李雅普诺夫稳定性理论，验证了算法能够收敛到最优的解。仿真结果表明：不同出发点的无人机，在算法的控制下，均可以在给定时间内到达最优的集结点。     

一类基于相对差集的异步跳频序列系统

在认知无线电网络中,次级用户要实现相互通信,首先要在共有的一个信道上完成异步的无线电盲交汇.该问题可以通过完备的非同步跳频序列系统,设计相应的算法或者协议来解决.利用设计理论中经典的相对差集,对于任意素数幂q,构造出了一类新的完备的非同步跳频序列系统.该系统使用q-1个信道,含有约?(q+1)/2?+2条周期为2(q2-1)的序列.该系统的序列周期长度已经非常接近最优的非同步跳频序列系统,而同时它又含有更多的序列,因此,对设计新的交汇协议来讲更为实用.     

求解航天器最优交会问题的改进和声搜索算法

针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索(AHS)算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指导作用,取代了原始和声搜索算法的基音调整操作,增强全局搜索和局部搜索的平衡,并对参数PAR进行了有效的动态调整,以更好适应算法的搜索进程.利用几个最优交会实例对AHS算法的有效性进行了测试,数值结果表明AHS算法能够取得满意的结果,并且优于其他算法.     

基于EKF的航天器相对定姿算法研究

航天器交会对接是载人航天工程的一项关键技术,而航天器相对定姿又是在交会对接中首要解决的关键问题。通常用交会对接航天器体坐标系间各对应坐标间的夹角来表示相对姿态,这样相对定姿的任务就是要确定两交会对接航天器体坐标系间的旋转矩阵。采用无相对测量的航天器相对定姿态方法,基于围绕系统最优估计状态线性化的扩展卡尔曼滤波(EKF)滤波技术,以乘性误差四元数为状态量,设计了陀螺仪/星敏感组合的航天器相对定姿算法,并进行数字仿真验证该算法的可行性。仿真表明乘性误差四元数有效解决了协方差阵为零的问题,EKF技术大大提高了滤波精度。所设计的算法为航天器的相对定姿提供了一定的理论依据。     

用改进的差异演化算法求解双冲量交会问题

推导了在初始端点固定和初始端点不固定两种情况下航天器双冲量交会问题的优化模型,确定以燃料和时间加权作为优化目标.在此基础上,运用改进的差异演化算法进行仿真计算.最后从收敛性和搜索的准确性两个方面对改进的差异演化算法与基本遗传算法进行比较.研究结果表明:改进的差异演化算法在求解航天器双冲量交会问题时具有收敛速度快、优化能力强、算法可靠等优势.     

J2摄动下基于平均轨道要素差的集群航天器空间圆形编队设计

集群航天器是通过无线连接方式构成的虚拟航天器系统,考虑J2摄动下其在太阳同步轨道的空间圆形编队设计,对满足其模块间能量传输、数据交互的需要和应用需求具有重要意义.基于主、从模块平均轨道要素差建立了相对运动模型,并给出了空间圆形编队的详细设计步骤;在零J2摄动条件不再适用时,通过定量分析J2摄动对该编队构形的影响,提出了相应的修正公式;将模块修正后的平均轨道要素转换为初始时刻密切轨道要素确定了初始编队构形.采用无奇点的新四元数轨道要素进行J2摄动分析,仿真结果验证了设计方法的有效性.     

含终端等式约束LQ时变控制器设计的新方法

对于LQ终端约束控制问题,利用所引入的Lagrange乘子是常数的本质,构造了新的两区段形式的终端控制器,避免了传统控制器在靠近终端区段时反馈增益矩阵过大、甚至奇异的缺点,而且两个区段的控制律都具有反馈一前馈结构;对求解终端控制器问题的变分原理做了改进,分析了新变分式中的软约束项与反馈增益矩阵之间的联系,指出它对于构造反馈结构的控制器,尤其是对最小能量控制问题,具有重要的意义．进一步,利用区段混合能理论中的能量矩阵,构造了终端控制器的矩阵Riccati微分方程组的闭合解．最后,通过求解一个航天器交会最优控制问题,检验了本文所设计的LQ终端约束控制器的有效性及优越性．