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基于云自适应梯度粒子群算法的无功优化 被引量:12
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作者 祝洪博 徐刚刚 +1 位作者 海冉冉 余立平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期162-167,共6页
粒子群算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,文章首先将云模型引入粒子群算法,将粒子分成2部分,靠近最优粒子和远离最优粒子的部分,其中靠近最优粒子种群的惯性权重由云模型的X-条件发生器自适应调整,提出了云自适... 粒子群算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,文章首先将云模型引入粒子群算法,将粒子分成2部分,靠近最优粒子和远离最优粒子的部分,其中靠近最优粒子种群的惯性权重由云模型的X-条件发生器自适应调整,提出了云自适应粒子群算法(cloud adaptiveparticle swarm optimization,CAPSO),然后引入梯度的思想,提出云自适应梯度粒子群算法(cloud adaptive gradientparticle swarm optimization,CAGPSO)。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的CAGPSO算法能够获得更好的优化解。 展开更多
关键词 云理论 网损最小 云自适应梯度粒子群算法 功优化
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机动发射条件下空间飞行器上升段弹道设计 被引量:2
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作者 鲜勇 任乐亮 +2 位作者 郭玮林 张大巧 李冰 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1713-1722,共10页
为提高空间飞行器机动发射能力,在飞行中段轨迹确定情况下,以入轨点位置、高度、速度、速度方位角、弹道倾角等作为终端约束,设计上升段弹道,实现以基准发射点为中心,一定范围内任意发射点上升段与飞行中段高精度交班。考虑到上升段终... 为提高空间飞行器机动发射能力,在飞行中段轨迹确定情况下,以入轨点位置、高度、速度、速度方位角、弹道倾角等作为终端约束,设计上升段弹道,实现以基准发射点为中心,一定范围内任意发射点上升段与飞行中段高精度交班。考虑到上升段终端入轨点约束条件多、精度要求高,且上升段弹道具有非线性、强耦合的特点,研究设计了二级、三级能量管理模型和变射面横向机动模型,并采用加入混合扰动算子的梯度粒子群算法对上升段弹道进行求解。仿真结果表明:优化设计的变射面横向机动弹道能够实现与飞行中段的高精度交班,上升段终端入轨点位置、高度、速度、速度方位角和弹道倾角平均偏差分别为27. 506 2 m、2. 125 4 m、1. 652 2 m/s、0. 072 8°和0. 029 0°。 展开更多
关键词 机动发射 变射面横向机动 能量管理 梯度粒子群算法 混合扰动算子
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高超声速飞行器非连续点火助推增程弹道设计 被引量:2
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作者 鲜勇 郭玮林 +2 位作者 张大巧 雷刚 李少朋 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期397-402,共6页
针对高超声速飞行器因防热烧蚀而制约整体射程的问题,创新提出了一种非连续点火助推方案,通过增大助推段射程的弹道设计方法提高飞行器整体射程能力,减轻后续段的射程压力。综合考虑动压、过载、控制和终端高度、速度、弹道倾角等约束条... 针对高超声速飞行器因防热烧蚀而制约整体射程的问题,创新提出了一种非连续点火助推方案,通过增大助推段射程的弹道设计方法提高飞行器整体射程能力,减轻后续段的射程压力。综合考虑动压、过载、控制和终端高度、速度、弹道倾角等约束条件,以助推段射程最大为目标函数,设计了非连续点火助推段飞行程序和纵向平面弹道优化模型,采用改进的梯度粒子群算法进行优化求解。仿真结果表明,改进的梯度粒子群算法能有效解决非连续点火助推弹道设计问题,设计的非连续点火助推弹道方案在满足各项约束的同时,助推段射程比连续点火方案提高了8.7倍,射程达到了4 800 km,增程的效果十分明显。 展开更多
关键词 非连续点火 助推段射程 改进的梯度粒子群算法 弹道优化
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含引力辅助的小推力多任务探测轨道设计
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作者 林浩申 何兵 +2 位作者 赵欣 刘刚 安喜彬 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期121-127,共7页
针对深空探测时间长、成本高的特点,文中以多任务深空探测为背景,建立了包含多模型、多约束、多变量、多阶段的探测轨道设计模型。通过融合推力工作模式、分段设计目标函数等策略,克服了模型的内点约束限制,降低了优化模型的复杂度。为... 针对深空探测时间长、成本高的特点,文中以多任务深空探测为背景,建立了包含多模型、多约束、多变量、多阶段的探测轨道设计模型。通过融合推力工作模式、分段设计目标函数等策略,克服了模型的内点约束限制,降低了优化模型的复杂度。为了提高优化速度、提升优化精度,结合梯度搜索和粒子群算法的特点,研究提出了一种梯度混合粒子群(GHPSO)算法。将该算法应用到多任务星探测轨道设计模型上,得到了发动机的工作时序,并横向对比了该文算法与传统粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的优化性能。仿真结果表明,文中提出的算法搜索速度快,第1设计阶段GHPSO相对GA提高61.96%,相对PSO提高47.85%,第2设计阶段GHPSO相对GA提高61.87%,相对PSO提高43.66%;精度最高,第1设计阶段GHPSO相对GA平均精度提高了2.86%,最高精度提高了1.24%,相对PSO平均精度提高了4.19%,最高精度提高了3.97%,第2设计阶段GHPSO相对GA平均精度提高了3.33%,最高精度提高了1.63%,相对PSO平均精度提高了4.72%,最高精度提高了3.02%,适用于轨道优化设计类的非线性、多约束全局优化问题。 展开更多
关键词 梯度混合粒子算法 多任务星际探测 引力辅助
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