空中联合投送任务规划仿真与效能评估系统

空中投送体系在现代战争中发挥着重要作用。与美俄等军事强国相比,我国空中投送体系还存在明显的短板与不足。针对投送体系论证与使用分析需求,围绕运输机与货物、机场、航线之间的交互关系以及投送体系内多机型的协同关系,开发建立了一套具有模型构建与管理、想定编辑、运输任务规划、仿真推演、效能评估等模块的投送体系仿真与分析系统,可实现装载方案自动生成、任务流程自动规划、多机型组合使用优选、多任务动态调度等功能,能为我国未来投送体系与投送装备的发展论证提供技术手段。     

仿生六足机器人步态规划策略实验研究

采用日本弓背蚁进行常规步态实验学研究和仿生学探索,通过对高速数字摄像机采样结果的判断和分析,发现了蚂蚁后足的滑行过程并定义为“滑动相“.此外,还针对蚂蚁直线前进步态给出了合理的步态关系表达式,通过与周期规则步态的对比证明了该式的现实可行性,为仿生六足机器人进行周期不规则步态的规划奠定了理论基础.所采用的实验学研究和仿生学探索相结合的方法能有效提高仿生机器人的技术水平.     

公路网路线综合重要度评价研究

公路网路线重要程度的评价对公路网规划、投资、建设和运营管理具有重大意义.建立了公路网路线综合重要度评价指标体系即路线功能、技术等级和交通量,运用模糊综合评判以及层次分析法测算路线的重要程度.     

机队规划模型的建立及其应用

通过分析影响机队规划的各种因素及其之间的关系 ,建立了机队规划数学模型 ,并给出了规划实例及一系列建议 .     

有限资源能力下的供需问题研究

将 JIT思想引入供需链管理中 ,建立了具有供应能力、运输能力约束的极小化产品成本费用总额的供需问题计划模型 ,并利用易于求解的线性规划模型 ,提出了一个有效的启发式算法 .该算法可以在多种资源能力平衡的前提下 ,找到较优的供应计划.     

决策网络计划中决策单元结构及优化方法拓展

为解决决策网络计划中随机样本空间变化而产生的模型表达上的困难,提出经拓展能够描述多个样本空间的决策单元结构.将随机规划理论引入决策网络计划的优化中,建立了新的考虑期望成本与风险等综合因素的数学模型,并通过算例实现了对模型的求解.计算结果表明:经拓展后的决策单元结构及相应的优化模型能够更为有效地解决不同样本空间下的决策问题,具有较高的理论意义与实用价值.     

月面巡视器遥操作中的任务规划技术研究

任务规划技术是嫦娥三号任务中月面巡视器遥操作中的一项关键技术.本文首先分析了各种月面环境因素对巡视器月面工作过程的影响机制,综合考虑月面地形因素、太阳能量、光照阴影以及对地通信条件等,建立了面向任务规划的综合月面环境.在该环境模型基础上,提出了一种月面巡视器遥操作中的任务规划方法.通过定期更新环境模型,将动态环境模型下的路径规划问题转换为一系列静态环境模型下的路径规划问题,实现任务层的动态路径规划;在路径规划过程中进行实时约束检查,实现行为规划并将其影响效果迭代入动态路径规划过程中,最终实现巡视器任务规划.针对不确定性,本文引入弹性计划提高任务规划输出结果在实际工程中的可行性.仿真实验结果表明:月面综合环境模型全面描述了影响巡视器任务规划的各种环境因素及其影响;任务规划方法可生成全局最优路径,以及沿路径安排的满足约束条件的巡视器行为序列,最终生成巡视器的月面工作序列,作为地面遥操作实施的依据.     

嫦娥三号“玉兔号”巡视器遥操作中的关键技术

2013年12月14日,"嫦娥三号"成功地将月面着陆器和"玉兔号"巡视器送抵月球,这标志着我国已完成了探月工程中"落"月的重要阶段.嫦娥三号任务的一个关键组成部分是由地面遥操作中心控制"玉兔号"巡视器在月面非结构化环境中进行巡视和科学探测,而遥操作技术正是该组成部分成功实施的关键."玉兔号"巡视器遥操作技术主要包括巡视器的导航定位、月面地形重构、行驶路径规划和机械臂探测等关键步骤,这些步骤相互支撑与融合,保证了嫦娥三号任务的顺利实施.本文在对上述4个方面关键技术的发展和应用现状进行总结的基础上,阐述了相关的主要技术途径及其应用特点,分析了各种技术在"玉兔号"月面巡视与科学探测任务实施中的发挥的重要作用,并评述了它们的发展潜力和应用前景,对中国探月工程以及后续火星探测工程中的遥操作具有一定的指导意义.     

产业发展理论回顾及应用研究——以盐城市盐都区产业发展定位为例

产业发展定位合理与否,关系到城市产业发展策略的选择,影响到城市化进程的速度与质量.以盐城市盐都区为例,回顾了城市产业发展中的经典理论与常用理论,如产业结构演变理论、区域分工理论和产业发展阶段理论,以期为产业发展理论的合理应用起到抛砖引玉的示范作用.     

基于改进乌鸦搜索算法的无人艇新型路径规划策略

鉴于无人艇的实际航行需求,所规划的路径应满足顺滑性和经济性要求,为此提出一种基于改进乌鸦搜索算法和新型路径拟合方法的路径规划策略。文中提出一种新型路径拟合方法,用于优化转向点的数量并对转向点进行圆弧过渡处理,从而缩短路径长度,并保证无人艇在航速稳定的情况下实现转向,在此基础上提出一种改进的乌鸦搜索算法,用于优化路径转向点的位置。算法的改进主要体现在3个方面：采用反向学习策略以提高初始种群质量及多样性;提出一种动态变化的意识概率以提高算法局部和全局的搜索能力;采用莱维飞行策略以改善搜索的方向性和有效性。仿真结果表明,所提出的新型路径拟合方法优于B样条曲线拟合方法和直线段拟合方法。迭代计算和方差分析结果表明：在优化新型拟合路径方面,所提出的改进乌鸦搜索算法相较于标准乌鸦搜索算法、差分进化算法和遗传算法具有更高的收敛精度和鲁棒性,能更高效地处理无人艇路径规划的实际问题。