25、飞机改航路径规划与柔性作业车间调度优化

飞机改航路径规划与柔性作业车间调度优化

飞机改航路径规划

在航空领域,飞机的路径规划至关重要,尤其是在面对危险天气区域和管制区域等禁飞区域时,需要寻找合适的改航路径。

  1. 现有算法局限性
    过去的算法在 MAKLINK 图中只能找到近似的全局最优路径,容易收敛到局部次优解。为解决这一问题,提出将 MS 算法与遗传算法相结合的方法。
  2. 空域气象混合环境模型构建
    • 忽略对流天气高度信息,向各个方向扩展飞行限制区域,确保飞机简化为质点沿扩展限制区域边缘飞行时不影响安全飞行条件。
    • 用凸多边形表示限制飞行区域,将路线中预测的危险区域和障碍物转化为凸包问题,使用改进的 Graham 算法生成凸多边形并进行扩展。
    • 构建 MAKLINK 线,将空间划分为障碍物区域和自由区域,最后构建链接矩阵,连接 MAKLINK 线的中点、起点和终点,形成无向网络图,完成环境建模。
graph LR
    A[忽略对流天气高度信息] --> B[扩展飞行限制区域]
    B --> C[用凸多边形表示限制区域]
    C --> D[改进 Graham 算法生成凸多边形]
    D --> E[构建 MAKLINK 线]
    E --> F[构建链接矩阵]
    F --> G[形成无向网络图]
    <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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