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2022年 | 1篇 |
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采用粒子群优化算法的无人机实时航迹规划 总被引:1,自引:0,他引:1
战场环境是动态变化的,很难预先获得全局精确的威胁信息,因此需要无人机具备一定的实时航迹规划能力.采用连续型粒子群优化(PSO)算法进行无人机参考航迹的实时规划,以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为适应度函数的评价指标,得到代表最优航路的离散点.对算法进行了相应的仿真,结果表明该方法费时短,占用内存少,可以满足在线实时航迹规划的要求. 相似文献
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金属互连线中的电迁移现象是导致互连线失效的主要原因,影响电迁移(EM)的因素有温度、电流、材料特性和互连线的几何尺寸等。采用有限元分析方法,探究导致电迁移的这些因素的工作机制,以及这些机制之间的相互影响,并且采用原子通量散度(AFD)来衡量电迁移的大小。使用先进的自动建模并仿真的方法,得到互连线的材料属性、几何尺寸、电流密度,以及外界环境温度与AFD的关系,通过AFD的变化规律分析互连线的可靠性。结果表明,温度升高、电流增大、尺寸减小,都会降低互连线的可靠性。 相似文献
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关于多无人机航迹优化研究,针对复杂环境下多无人机(UAV)系统的航迹规划,达到摧毁目标最大化,解决不同无人机之间的协同和防撞问题,提出了一种利用合作型协同进化算法的多无人机三维航迹规划方法.利用数字地图建立了无人机安全飞行曲面,采用并行进化的方案,将每个无人机航迹规划当作一个子问题,通过协同函数和无人机间的防撞设计实现各无人机间的时间协同和空间防撞.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法收敛的快速性.仿真结果表明,算法有效实用,能快速得到各无人机的低空突防三维航迹,可为多无人机航迹优化提供手段. 相似文献