MATLAB神经网络的舰船磁场强度估算

舰船磁场建模常采用的方法有谐波分析、磁体模拟和有限元等方法,但普遍存在通用性不强和计算复杂等缺点.为了方便快捷地对舰船磁场强度进行估算,通过梳理影响舰船磁场强度的主要因素,利用神经网络的方法建立估算模型,网络学习采用MATLAB环境下的改进BP算法,网络训练时间短,从仿真的结果来看,估算模型具有估算精度高、通用性强的特点,补充了舰船磁场建模方法.     

基于改进Faster R-CNN的舰船目标三维识别算法

针对二维图像无法深度表征目标、远海舰船目标表征困难等问题,提出基于更快卷积神经网络和区域组合识别模型相结合的三维舰船目标识别框架。重建舰船三维模型,在原始的区域生成网络上利用级联的方法改进了生成滑动窗口的方法,同时提出实际标注与区域建议联合识别模型,采用非极大值抑制的方法对容错框进行去除。实验结果表明所改进的算法在舰船目标三维识别的精确率和召回率上均有较大优势。     

舰船空调系统不同保障模式的效费分析

分析了舰船全寿命期和使用期的结构,在此基础上,借助于WSEIAC模型,分别对舰船空调系统在两种保障方式的全寿命使用期效能和费用的各个指标进行了建模,提出了指标计算的思路与计算方法.结合海军舰船特点,在对WSEIAC效能模型进行修改和完善的基础上,给出了计算示例,结果显示了海军舰船空调系统采用岸基保障方式的合理性和优越性.     

舰船成本预测系统中的自变量约简方法

针对舰船成本预测系统中自变量众多且相互关系错综复杂的特点,提出了用模糊粗糙集方法对舰船成本预测系统中的自变量进行约简。在模糊粗糙集方法的框架下,给出了模糊不可分辨关系和相对约简的定义,构建了基于模糊粗糙集的舰船成本预测系统自变量约简模型,并且针对实际的舰船成本预测系统一般是混合数据系统的问题,对广义差别矩阵的定义进行了改进,设计了相应的启发式约简算法。实例分析结果表明:文中所提的方法不仅能使约简的自变量大为减少,而且约简的效果较传统方法更好,且计算过程也更简单。     

微波超视距条件下舰船目标RCS分层计算方法

针对微波超视距条件下海面舰船目标的散射特性,提出了一种舰船目标雷达散射截面(RCS)的分层计算方法.首先,研究并给出了随机摆动状态下舰船目标各局部散射体的非相干叠加条件;在此基础上,提出了微波超视距条件下舰船目标RCS的计算流程,针对目标的几何建模、模型划分、遮挡面判定、平均RCS计算等进行了详细阐述;最后,以某型舰船...     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ　模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊Ｃ－均值聚类算法和线性回归方法导出模型参数．利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析．     

基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算

为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明：改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略，并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述，分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型，提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法，并对抽象实例进行验证，结果表明，采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法

针对航空兵出动架次计算问题,基于资源受限项目调度理论进行问题描述和建模,以给定兵力对目标任务的最大出动架次为效能指标,分析影响因素和约束条件,建立了问题数学模型.根据问题模型特点,采用遗传算法进行求解,针对染色体编码问题,设计了一种扩展任务列表编码方法;针对初始解集求解问题,提出了一种基于优先规则的出动架次分配算法.并构建了航空兵出动架次计算仿真算例对问题模型和求解算法进行验证,实验结果表明,所提模型和算法能够有效求解大规模航空兵出动架次计算问题.     

考虑载荷作用次数的多失效模式扭力轴灵敏度分析

机械构件的不同的失效模式之间具有一定的相关性,而且随机载荷作用次数对机械构件的可靠性有一定程度的影响。因此对机械构件进行可靠性灵敏度分析时,需要充分考虑其不同失效模式和载荷作用次数的影响。通过运用顺序统计量理论考虑载荷多次作用以及多种失效模式条件下机械构件可靠性及可靠性灵敏度的变化规律,运用随机摄动理论和四阶矩技术,建立一种考虑载荷作用次数的多失效模式机械构件可靠性灵敏度分析数值方法的应力强度干涉模型。在随机变量前四阶矩已知的情况下,结合灵敏度分析的梯度算法,推导出关于随机变量均值和方差的灵敏度计算公式。以某履带车辆底盘扭力轴为例进行计算,得到其可靠度随载荷作用次数、随机变量均值和方差而改变的可靠性灵敏度变化曲线,为扭力轴的可靠性优化提供一定的理论依据。研究成果可以推广到相关机械可靠性灵敏度设计和结构优化领域,具有非常重要的实用意义。     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

运动潜艇的感应电场分布

采用相对论电磁变换法计算了单个磁偶极子匀速运动时产生的感应电场三分量。利用沿圆柱表面排列的磁偶极子阵列近似模拟潜艇的磁场分布,通过对磁偶极子阵列运动感应电场三分量的积分运算,得到了潜艇运动感应电场的分布规律,解决了由高斯定理计算感应电场因电场方向不同难以进行积分运算的难题。利用海水中布放的传感器,实际测量了运动潜艇模型的感应电场,测量结果验证了所提出的感应电场计算方法的正确性。     

声纳浮标搜潜优化布放技术研究

在航空搜潜中为了提高搜索概率,需要优化声纳浮标群的布放位置。首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后采用多点随机搜索、分区&分支界定和遗传算法对规则阵形和不规则阵形的声纳浮标群的布放位置进行优化,相应地建构了三种声纳浮标搜潜优化布放方法。仿真结果表明：在简单环境下搜潜,用前两种方法优化规则浮标阵的阵形参数,其搜索概率高而且运算时间短;在复杂环境下搜潜,利用遗传算法优化不规则浮标阵的布放位置,具有最高的搜索概率但运算时间较长。     

一种快速抑制单脉冲雷达角闪烁的方法

一种小窗口的快速中值滤波方法能够有效抑制比幅单脉冲末制导雷达角跟踪中的角闪烁。该方法根据比幅单脉冲雷达测角原理,在测角之后对测量结果以小窗口中值滤波的方式进行处理,最大程度上保留测角结果的细节信息又能够有效地抑制角闪烁,并且有较低的运算量。通过对仿真及实测数据的处理,表明该算法可以明显降低末制导雷达在接近目标时角闪烁的影响,有效提高雷达角跟踪精度。     

均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。     

海水中稳恒电流电场的点电极计算模型

根据点电极基本假设,利用均匀介质中稳恒电流场与静电场的相似性,分别采用分离变量法和镜像法计算了点电极稳恒电流场在空气 海水 海床三层介质平行界面模型下的电位分布,从而得到了海水中稳恒电流电场的计算模型.计算结果表明:点电极的电场分布具有明显的特征,可作为舰船电场电极阵列模拟的计算单元.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

防空导弹横向振动响应计算研究

随机气流与舵面的运动将给弹体造成随机载荷 ,用模态叠加法编写程序计算了该激励产生的随机响应     

Optimization of buckling load for laminated composite plates using adaptive Kriging-improved PSO: A novel hybrid intelligent method

An effective hybrid optimization method is proposed by integrating an adaptive Kriging (A-Kriging) into an improved partial swarm optimization algorithm (IPSO) to give a so-called A-Kriging-IPSO for maxi-mizing the buckling load of laminated composite plates (LCPs) under uniaxial and biaxial compressions. In this method, a novel iterative adaptive Kriging model, which is structured using two training sample sets as active and adaptive points, is utilized to directly predict the buckling load of the LCPs and to improve the efficiency of the optimization process. The active points are selected from the initial data set while the adaptive points are generated using the radial random-based convex samples. The cell-based smoothed discrete shear gap method (CS-DSG3) is employed to analyze the buckling behavior of the LCPs to provide the response of adaptive and input data sets. The buckling load of the LCPs is maximized by utilizing the IPSO algorithm. To demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed methodology, the LCPs with different layers (2, 3, 4, and 10 layers), boundary conditions, aspect ratios and load patterns (biaxial and uniaxial loads) are investigated. The results obtained by proposed method are in good agreement with the literature results, but with less computational burden. By applying adaptive radial Kriging model, the accurate optimal results-based predictions of the buckling load are obtained for the studied LCPs.