多无人机协同任务分配因应用广泛而成为研究热点, 但是通信约束的应用场景和资源消耗分配方法往往被忽略。针对上述问题, 提出了一种基于合同网协议(CNP)的分布式多无人机任务分配方法, 该方法分为任务发布、投标申请、联盟形成和签订合同4个步骤。在任务发布阶段, 提出了自适应最大信息传递次数设置方法来限制接收者范围, 减少通信负担。在联盟形成过程中, 提出基于Gini系数的资源消耗分配算法, 合理调节联盟中无人机间的资源差异。仿真实验和分析表明了基于CNP的任务分配方法和基于Gini系数的资源消耗分配算法的有效性。

针对传统方法在解决复杂环境下无人机路径规划问题中仿真时长不一致、易陷入局部最优等问题, 在栅格化地图的基础上, 提出了改进元胞蚁群算法。首先, 为统一仿真时间步长, 采用六边形栅格地图对飞行空域进行建模; 然后, 提出一种改进元胞蚁群算法进行路径规划, 算法引入势场概念对启发函数进行修正、采用差别搜索策略以引导蚁群快速向目标搜索, 并设计一种自适应信息素更新方式以选出优质路线。实验结果表明, 所提模型和算法解决了矩形栅格地图中仿真时长不统一的问题, 并有效提升了路径寻优速度和全局搜索能力, 避免算法陷入局部最优。

The effects of laser energy and different shock spaces and shock times on the TA2 titanium sheet deformation are investigated experimentally and simulated numerically by ABAQUS software. The results indicate that the amount of TA2 sheet deformation increases with the increase of laser energy, varies with shock order and shock path, and is the greatest when the shocks are along the length of sheet and symmetrical. The numerically simulative results are consistent with the experimental data.