【摘 要】
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异构无人机集群凭借其功能互补、能力协同的优势,能够适应复杂多变的战场环境、提升协同作战效能,而受到各军事强国的广泛关注并得到飞速发展.如何对异构无人机集群进行有效编组以达到良好的协同作战效果成为异构无人机集群“分布式”协同研究的重点,由此引出异构无人机集群“分布式”协同中针对异构无人机编组结构稳定性和能力协同性的优化问题.面向该问题,提出一种基于双层稳定匹配的异构无人机集群“分布式”协同算法.首先,对异构无人机集群“分布式”协同作战方式及匹配问题进行描述;然后,通过基于异构无人机之间的能力协同性构建偏好计
【机 构】
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国防科技大学系统工程学院,长沙410073
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异构无人机集群凭借其功能互补、能力协同的优势,能够适应复杂多变的战场环境、提升协同作战效能,而受到各军事强国的广泛关注并得到飞速发展.如何对异构无人机集群进行有效编组以达到良好的协同作战效果成为异构无人机集群“分布式”协同研究的重点,由此引出异构无人机集群“分布式”协同中针对异构无人机编组结构稳定性和能力协同性的优化问题.面向该问题,提出一种基于双层稳定匹配的异构无人机集群“分布式”协同算法.首先,对异构无人机集群“分布式”协同作战方式及匹配问题进行描述;然后,通过基于异构无人机之间的能力协同性构建偏好计算模型,将3类(侦察、打击、指控)无人机的三边匹配问题转化为双层-双边稳定匹配问题并构建相应的线性整数规划模型;最后,通过3组实验,验证了所提出模型与方法的有效性,相较于基准算法效率更高、效果更好,同时在大规模算例中也能实现良好的匹配效果.
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酒钢镜铁山V矿体铁矿石采出TFe品位23％左右,多年来受选矿工艺技术水平及经济条件制约,一直未得到合理利用.现场采用单一强磁预选工艺,入选矿石TFe品位得到较为明显的提高,但尾矿TFe品位偏高,铁损失较大.为进一步提高预选效果,对该矿进行智能预选与强磁预选联合抛废试验研究.结果表明:①对于TFe品位为23.92％、粒度范围为15～45 mm粒级样,适宜的抛废率为16.31％,此时TFe品位为26.53％、回收率92.83％.抛废率为13.20％和20.39％的稳定试验结果与条件试验结果基本一致,表明智能预
针对传统K-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的K-means聚类算法.为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动的局部吸引子以提高种群跳出局部最优的能力;为提高算法的收敛速度,采用加权更新种群平均最优位置以充分发挥精英粒子的优势;通过对收缩-扩张因子和随机变量参数进行交叉实验,选出最佳参数组合策略.在标准测试函数上的仿真结果表明:改进的量子粒子群优化算法在寻优精度、收敛速度以及稳定性上
为解决废石堆存造成的一系列环境及安全问题,明确铁矿废石制备砂石骨料工艺流程,以辽宁鞍本地区某铁矿废石为例,在对其性质进行分析的基础上,开展了基于Bond球磨功指数试验与JK落重试验的碎磨特性参数研究.Bond球磨功指数试验结果显示,该铁矿废石Bond球磨功指数Wib为12.05 kWh/t.JK落重试验结果显示,该铁矿废石抗冲击粉碎模型为t10=71.25(1-e-0.52ECS),其中冲击粉碎参数A×b的值为37.05;磨蚀系数ta的值为0.17;相对密度为3.06.试验结果表明,该铁矿废石抗冲击粉碎能
提出一种基于平稳切换策略的LPV系统状态反馈H∞控制器设计方法,以抑制子系统切换产生的瞬态响应.将时变参数变化范围划分为有限个具有重叠区域的子空间,应用Lyapunov函数和投影定理,对子空间设计相应的状态反馈控制器,并在非重叠区域调用.在重叠区域内加权调用相邻子空间的控制器,结合平均驻留时间方法,使系统满足全局一致指数稳定.此外,提出一种重叠率可变的子空间划分方法.最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.
针对受外界干扰的水下机器人,提出一个预定性能控制器.首先,针对水下机器人的外界干扰,设计一个干扰观测器并且估计误差在有限时间内收敛至零;然后,利用干扰观测器进行前馈补偿,基于一种指数型障碍李雅普诺夫函数设计一个非奇异快速积分终端滑模控制器,使得水下机器人的轨迹跟踪误差在有限时间内收敛至零并且满足预定的性能要求;最后,严格地证明控制系统的稳定性,并通过仿真实例验证所提方法的有效性.
多目标优化算法的主要目标是实现好的多样性和收敛性.传统的高维多目标优化算法,当目标维数增加时,选择方式难以平衡种群的收敛性与多样性.对此,提出一个基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法.在环境选择中,首先计算种群中两两个体的指标Iε(x,y)作为第一选择标准;其次,提出一种自适应边界选择策略,利用种群进化信息对超平面系数进行模糊预测;再次,近似计算待选个体到超平面的范式距离作为第二选择标准;最后,将所提出算法与5种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在处理复杂Pareto前沿高维
针对欠驱动水平TORA(translational oscillators with rotating actuator)系统,提出一种基于生物启发模型的有界输入控制方法,实现系统在执行器存在饱和约束情况下的镇定控制.首先,根据水平TORA系统的动力学模型分析系统的无源特性,进而给出系统的控制目标;接着,基于无源特性构造一种新颖的Lyapunov函数,在此基础上设计一种结构简单的非线性状态反馈控制器;然后,考虑执行器的饱和约束条件,引入受生物启发建立的神经动力学模型,利用该模型的有界平滑输出特性,设计一种
针对具有预防性维修(PM)和顺序相关准备时间(SDST)的不相关并行机调度问题,提出一种多群体人工蜂群算法(MABC)以同时最小化完工时间和总延迟时间.该算法将雇佣蜂分割成s个雇佣蜂群,除最差雇佣蜂群外,每个雇佣蜂群都对应1个跟随蜂群.结合2个目标函数、PM和SDST的特征设计3种邻域搜索,采用全局搜索和邻域搜索的不同组合实现雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段,并引入两种淘汰过程.通过大量实验测试MABC新策略和搜索性能,计算结果验证了新策略的有效性和MABC的搜索优势.
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