基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

标定误差对色散条纹共相误差检测影响的修正

色散条纹共相误差检测技术需要以一定的方法对采集的色散条纹图像进行分析处理,才能得到所对应的平移误差值。与其他色散条纹分析方法相比,主峰位移提取法能够同时适用于大量程以及一个波长以内小量程的平移误差检测。但是,该方法的检测精度容易受到条纹中心线标定误差的影响。为对该影响进行修正,首先通过分析平移误差对双孔衍射图样的影响,提出了一种条纹中心线位置自适应提取方法;在此基础上,结合主峰位移提取法的基本原理,提出了修正条纹中心线标定误差影响的方法;最后搭建实验光路,验证了所提修正方法的有效性。实验结果表明,在存在中心线标定误差的情况下,所提方法能够取得小于30nm的测量精度,相比于修正之前精度大大提高。该方法有效地提高了主峰位移提取法的的抗干扰能力与工程实用性。     

自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划

为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。     

基于组合优化算法的拼接子镜组件一体设计

为降低子镜促动器负载,保证拼接式主镜的面形精度和稳定性,针对子镜组件进行了一体优化设计.根据子镜组件设计要求初步确定了子镜的结构形式,基于反射镜背部三点支撑方案提出了一种开槽横梁多轴柔性支撑结构.为解决组件一体优化设计中引入变量过多,不易收敛的问题,设计了一种基于多岛遗传与梯度优化的组合优化算法.建立了以结构重量、面形...