鸽群智能算法的改进及其在高超声速飞行控制中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 智能优化算法研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 智能优化算法发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 智能优化算法改进研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 高超声速飞行器研究现状 | 第19-23页 |
| 1.3.1 高超声速飞行器国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3.2 飞行器优化问题研究现状 | 第21-23页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第23-25页 |
| 第二章 鸽群智能优化算法及其改进研究 | 第25-38页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 标准鸽群智能算法 | 第25-28页 |
| 2.2.1 鸽群智能算法介绍 | 第25-26页 |
| 2.2.2 鸽群智能算法流程 | 第26-28页 |
| 2.3 量子-鸽群改进算法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 量子进化介绍 | 第28-29页 |
| 2.3.2 量子-鸽群智能算法 | 第29-30页 |
| 2.4 高斯变异鸽群改进算法 | 第30-32页 |
| 2.4.1 多样性分析 | 第30-31页 |
| 2.4.2 变异操作算子 | 第31页 |
| 2.4.3 高斯变异鸽群智能算法 | 第31-32页 |
| 2.5 改进鸽群算法对比仿真 | 第32-36页 |
| 2.5.1 测试函数 | 第32-34页 |
| 2.5.2 仿真结果 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 高超声速飞行器建模与分析 | 第38-46页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 飞行器几何参数化建模 | 第38-40页 |
| 3.3 气动和推力代理模型建立 | 第40-43页 |
| 3.3.1 气动力和推力数据库构建 | 第40-41页 |
| 3.3.2 代理模型建立 | 第41-43页 |
| 3.4 飞行器动力学模型与分析 | 第43-44页 |
| 3.5 模型特性分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 改进鸽群算法在巡航段飞行控制中的应用 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 高超声速飞行器平衡状态优化 | 第46-50页 |
| 4.2.1 平衡状态优化问题描述 | 第47-48页 |
| 4.2.2 对比仿真结果 | 第48-50页 |
| 4.3 最优巡航点优化 | 第50-54页 |
| 4.3.1 最大升阻比巡航点优化问题描述 | 第51-52页 |
| 4.3.2 对比仿真结果 | 第52-54页 |
| 4.4 巡航段飞行控制系统控制参数优化 | 第54-61页 |
| 4.4.1 分散协调控制系统 | 第54-55页 |
| 4.4.2 飞行器模型线性化 | 第55-56页 |
| 4.4.3 控制参数优化问题描述 | 第56-57页 |
| 4.4.4 控制参数优化仿真 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 改进鸽群算法在轨迹优化与跟踪上的应用 | 第62-80页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 爬升段轨迹优化设计 | 第62-70页 |
| 5.2.1 爬升段纵向数学模型及约束条件 | 第62-63页 |
| 5.2.2 适应度函数的建立 | 第63-65页 |
| 5.2.3 仿真结果 | 第65-70页 |
| 5.3 轨迹不确定性分析 | 第70-73页 |
| 5.4 爬升段轨迹跟踪设计 | 第73-78页 |
| 5.4.1 基于LQR最优控制的轨迹跟踪控制器 | 第74-75页 |
| 5.4.2 初值误差轨迹跟踪 | 第75-77页 |
| 5.4.3 气动误差轨迹跟踪 | 第77-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 论文主要成果 | 第80-81页 |
| 6.2 进一步研究建议 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |
