基于改进PSO的多UAV协同任务分配研究

作者： 韩庆田   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群算法   多无人飞行器   协同任务分配  

描述： 任务调整、飞行时间调整、任务交叉消解、时序先后调整等冲突消解处理策略，改进粒子群算法；最后进行了仿真实验。仿真结果表明，基于启发信息和冲突消解策略的改进PSO算法，提高了算法的收敛性和全局搜索能力，提升了任务分配和航迹规划效率。

民航座舱内可见光无线通信系统的布局研究

作者： 马一鸣   段明铭   郝祥印   马世耀   来源： 科技风 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 可见光通信   粒子群算法   民航座舱内光源布局  

描述： 基于LED的可见光通信(VLC)的机载无线网络是当前研究的热点,本文研究了基于机舱照明灯的通信系统光源布局,并利用粒子群算法对光源布局优化,使光照明功率满足通信要求,为VLC在民航的应用提供参考。

基于改进PSO的多UAV协同任务分配研究

作者： 韩庆田   来源： 兵器装备工程学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群算法   多无人飞行器   协同任务分配  

描述： 任务调整、飞行时间调整、任务交叉消解、时序先后调整等冲突消解处理策略，改进粒子群算法；最后进行了仿真实验。仿真结果表明，基于启发信息和冲突消解策略的改进PSO算法，提高了算法的收敛性和全局搜索能力，提升了任务分配和航迹规划效率。

民航座舱内可见光无线通信系统的布局研究

作者： 马一鸣   段明铭   郝祥印   马世耀   来源： 科技风 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 可见光通信   粒子群算法   民航座舱内光源布局  

描述： 基于LED的可见光通信(VLC)的机载无线网络是当前研究的热点,本文研究了基于机舱照明灯的通信系统光源布局,并利用粒子群算法对光源布局优化,使光照明功率满足通信要求,为VLC在民航的应用提供参考。

联合作战中航空兵作战规划研究

作者： 常一哲   李战武   江洋溢   罗振宇   鞠明   赵刚练   来源： 火力与指挥控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空兵   粒子群算法   联合作战   作战规划  

描述： 模型；在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进，用以求解规划模型；最后使用具体算例进行了仿真分析，结果证明，所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。

基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化

作者： 刘超   熊静   来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  

描述： 25，0.009 3,0.009 12。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效预测发动机性能参数，相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。

联合作战中航空兵作战规划研究

作者： 常一哲   李战武   江洋溢   罗振宇   鞠明   赵刚练   来源： 火力与指挥控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空兵   粒子群算法   联合作战   作战规划  

描述： 模型；在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进，用以求解规划模型；最后使用具体算例进行了仿真分析，结果证明，所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。

基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化

作者： 刘超   熊静   来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  

描述： 25，0.009 3,0.009 12。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效预测发动机性能参数，相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。

基于PSO-ELM-Markov模型的中国民航碳排放达峰路径研究

作者： 邢健     李程   来源： 数学的实践与认识 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航碳排放   极限学习机   粒子群算法   情景分析法   Markov模型  

描述： 根据《巴黎协定》,中国承诺在2030年以前中国的CO₂排放量要达到峰值.民航运输作为交通运输的重要组成部分,其碳排放所占比例亦不断增长,准确评价当前民航碳排放减排实效,预判中国民航碳排放达峰路径,探索更加有效的环境保护和减排策略意义重大.论文根据IPCC发布的民航碳排放计算标准,测算历史民航碳排放量.通过梳理国内外文献,甄选出民航碳排放量的五大影响因子,以极限学习机为基础,多层次的对其进行改进,构建基于PSO-ELM-Markov模型的民航碳排放多变量组合预测模型.引入情景分析法,科学划分发展情景,预测不同发展情景下中国民航碳排放达峰路径.实证结果表明,多变量组合预测速度最快、精度高,适用于民航碳排放预测.不同情景仿真发现,在目前减排措施和强度下,中国民航很难为中国政府实现减排承诺做出应有贡献,但其减排承诺的兑现可在技术突破情景中实现.建议民航管理部门控制影响因子增幅,提升民航发展质量;探索先进制造工艺和高效飞行管理,提升燃油效率,保持民航运输适量且有序运行.

基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测

作者： 刘海瑞     武宪威     李鹏     钱征华     李锟   来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机轴承   支持向量机   主成分分析   轴承诊断   粒子群算法  

描述： 航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障，为了提前预警，提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine, APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)对滑油磨屑信息进行降维处理，构建特征向量，并将特征向量输入APSO-LSSVM模型，对轴承故障状态进行分类并对轴承剩余寿命进行预测。结果表明：使用PCA可以保留数据样本99.9%的信息，同时还能极大地降低数据维度；与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的支持向量机相比，所提算法因采用了自适应调节粒子移动步幅，在进行轴承状态分类时准确率更高，分类正确率可达95.56%,同时在进行轴承剩余寿命预测时具有较好的准确度和泛化性。