首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

一种基于带精英策略的重装空投离机姿态多目标优化方法 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:华中科技大学

摘要:本发明提供了一种基于带精英策略的重装空投离机姿态多目标优化方法,包括:S1利用实验来获取多组样本数据;S2确定了带精英策略的非支配排序的遗传算法的结构参数,并将其进行预处理;S3构建带精英策略的非支配排序的遗传算法网络模型;S4使用训练完成的了带精英策略的非支配排序的遗传算法网络模型对实际应用过程中的货物最大翻转角度和空投最大翻转角度出现所用时间作为衡量空投参数的指标。本发明前期利用实验来获取样本数据,后期利用累积的大量试验数据来训练网络,预测货物最大翻转角度和空投最大翻转角度出现所用时间,同时提高了货物最大翻转角度预测的可靠性和精度。

主权项:1.一种基于带精英策略的重装空投离机姿态多目标优化方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:建立重装空投系统模型,利用真实实验来获取多组样本数据,包括X轴重心位置、Y轴重心位置、飞机的机速货物在机舱内的摆放位置、飞机仰角;S2:确定带精英策略的非支配排序的遗传算法网络的结构参数,以所述X轴重心位置、Y轴重心位置、飞机的机速、货物在机舱内的摆放位置、飞机仰角作为输入参数,以货物最大翻转角度和空投最大翻转角度出现所用时间为输出参数,并将其进行预处理;S3:构建带精英策略的非支配排序的遗传算法网络模型,把预处理后的多组数据分为训练组和验证组;用所述训练组中的数据以及累积的试验数据对所述遗传算法网络模型进行训练,并调整所述遗传算法网络模型的网络参数,训练成功后,用所述验证组中的数据对训练后的遗传算法网络模型进行测试,以验证所述遗传算法网络模型的准确性;S4:使用训练完成的遗传算法网络模型对实际应用过程中的所述货物最大翻转角度和空投最大翻转角度出现所用时间进行预测,判断应用过程中出现的最大翻转角度以及出现时间是否在空投系统稳定的最大阈值内。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华中科技大学 一种基于带精英策略的重装空投离机姿态多目标优化方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。