飞行器航迹规划与三维显示

主要讨论了航迹规划的国内外现状及意义,建立了简化威胁源模型,并采用改进遗传算法进行参考航迹规划,算法采用飞行指令编码和自适应交叉、变异算子,改进了简单遗传算法,仿真结果表明该方法快速收敛到全局最优解并能够很好的规避威胁,是一种有效的航迹规划方法。最后通过OpenGL导入三维模型,并利用算法改变飞行器的飞行姿态,逼真地展现了飞行器的三维航迹。

一种新的改进A^(*)算法无人机三维路径规划

传统无人机三维路径规划算法具有搜索空间复杂、威胁种类多、自身约束复杂等特点,为解决搜索路径绕路,转向点多的问题,提出了一种改进的A^(*)算法。首先,对搜索方向进行自适应处理,缩减搜索空间,提高搜索效率;其次,将路径危险程度以概率的形式加入估价函数,使规划后的路径避开危险区;再次,采用贪婪搜索法优化路径,删除冗余节点;最后,设计了包含雷达、防空武器、干扰设备以及障碍物分布区4种威胁的对比仿真实验。仿真结果表明,改进后的A^(*)算法与传统A^(*)算法相比,规划路径长度减少15.93%,转向点数减少81.82%;与遗传算法相比,路径规划长度减少9.08%,转向点数减少66.67%,验证了改进算法的有效性。

三维激光加工的轨迹规划的研究

在汽车覆盖件的激光加工中,一个覆盖件上的边界以及众多的大大小小的孔洞都可以用激光切割一次完成。如何使加工连续进行,一次完成一个覆盖件上的所有部分的切割工作以及合理安排加工轨迹的切割顺序是进行三维激光加工离线自动编程要解决的问题,它直接影响到汽车生产的生产效率。本文研究了三维激光加工激光头行走的特点,为了一次完成工件上所有孔、洞的切割工作,避免与工件发生碰撞,提出了激光头位姿在过渡轨迹和安全平面上的规划方法,同时利用神经网络方法和最短路径法对加工顺序进行合理安排,以提高加工效率。该方法用在作者开发的三维激光加工离线自动编程系统中,取得了满意的效果。

基于三维路径规划蚁群算法的家庭生命周期消费决策

将蚁群算法运用到家庭生命周期消费跨期不确定性决策的最优化问题当中,构建了基于收入波动性和生命周期特征的三维决策信息空间,建立更符合家庭现实决策行为的蚁群三维路径规划寻优法则,根据上海居民家庭所处经济信息环境设定仿真参数。通过模拟仿真决策获得三种生命周期收入类型下具有不同决策行为特征的家庭的生命周期消费最优路径。结果表明,基于三维路径规划蚁群算法的家庭生命周期消费跨期不确定性决策模拟仿真能够描述家庭消费决策的生活现实。无论家庭收入特征如何,财富积累欲望强的家庭会在生命周期各个阶段重视储蓄和投资收益,导致消费受到抑制。风险厌恶度高的家庭会尽量采取降低消费不确定性的行动,即使收入陡增或骤降,家庭消费仍保持在可容忍的波动范围内。收入波动较大的家庭,在最低消费的约束下,发生负储蓄风险的可能性会增加。