复杂平面区域的三角网格生成算法

为生成复杂平面区域的有限元网格,提出了基于网格细化的三角网格生成算法.该算法首先采用耳尖移除法对区域边界做三角划分,得到粗略的初始网格.提出Delaunay优化平分方法,根据网格密度细化初始网格,该网格细化方法结合最长边平分技术与Delaunay边交换技术,可有效提高内点生成与单元细分的质量.实验表明,基于Delaunay 优化平分的三角网格生成算法可对任意平面域进行网格剖分,生成符合有限元计算要求的高质量三角网格.     

跳跃-滑翔弹道扰动引力自适应网格快速赋值方法

为实现高超声速跳跃-滑翔弹道扰动引力的快速赋值,提出自适应网格赋值模型,并根据反距离加权理论,优化广义延拓逼近算法,对模型的逼近误差进行分析。该赋值模型的网格划分为两级,第一级网格根据标准弹道空域进行划分,第二级网格根据滑翔导弹实际弹道在线生成。根据一级网格节点数据,通过优化广义延拓逼近算法计算二级网格节点数据,最后根据二级单元内插计算实际弹道点的扰动引力值。仿真结果表明:在同等大小的网格划分下,优化广义延拓自适应网格模型的逼近精度高于一般赋值方法;在同等精度要求下,该赋值模型的最大单元格边长大于一般赋值方法,从而减少了单元格划分数量,进而降低弹上数据存储量;针对不同滑翔方向以及不同滑翔距离的跳跃-滑翔弹道,该模型逼近误差对应的落点偏差小于5 m,具有较好的适应性。该赋值模型在满足计算速度的前提下,提高了传统赋值方法的逼近精度,降低了弹上存储量,具有一定的工程应用价值。     

一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法

雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题,将网格聚类应用于雷达信号预分选,针对现有网格聚类需要输入网格划分、网格边界处理精度低等问题,提出一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法.该算法根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值,并对网格边界进行优化处理.仿真实验表明,该算法能有效适用于雷达信号预分选,且有较强的抗噪声能力.     

基于访问偏好的卫星遥测时序数据存储方法

随着航天事业的发展,尤其伴随巨星星座的构建,在轨卫星数量越来越多,如何管理使用海量的遥测数据成为航天测控系统亟需解决的问题。针对测控系统当前时序数据全参数存储策略带来的时序数据量较大的问题,引入业务访问遥测数据记录中的遥测参数标识、数据使用时间和访问记录时间等参数,构建参数存储强度函数,提出基于深度线性规划霍克斯模型的时序存储算法,对时序数据存储策略进行改进,同时设计实验对比全参数时序数据存储策略和基于深度时序算法的存储策略,验证该方法在保证时序数据访问命中率基础上,存储量相较全参数存储策略降低至2%,达到与基于深度时序算法的存储策略相近的水平,同时解决基于深度时序算法的存储策略收敛性不足的问题,该方法有效解决了单服务器时序数据存储量大的问题。     

未知最优值线性规划的修正 Karmarkar算法

本文对未知最优值的Karmarkar型线性规划,得到了一种复杂性为O(n~(3.5)L)的修正Karmarkar 算法;通过讨论加边矩阵和秩1修正矩阵的LDL~T 分解,得到了一种计算Q—斜投影的有效方法。最后,从理论上分析了算法的收敛性和复杂性。     

引入电流变化率的电源分布网络最差噪声分析算法

随着时钟频率的增加以及电源电压的降低,电源完整性问题日益凸显。将电流变化率加入到最差噪声算法的电流约束中,能够在任意电流变化率的情况下分析电源分布网络的最差噪声,从而获得更加真实的最差噪声。另外,利用改进的Knuth-Yao四边形不等式法对基于动态规划的最差噪声算法进行加速,加速后算法的时间复杂度从O(n~2m)降为O(mnlogn)。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型研究

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机，建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法，提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法，有效改善了其早熟收敛现象；基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数；利用滑动时间窗口策略更新模型数据，设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整，对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验，表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能，有一定的实用价值。     

多站遥测数据加权融合方法

针对靶场试验中遥测数据融合处理问题,提出了一种多站遥测数据加权融合处理方法。依据对加权融合思想的分析,构建了融合权重与测量精度之间的对应计算模型;依据地面测量站对导弹实测数据的统计分析,构建了测量设备实时测量精度模型。基于典型算例对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够较好地解决遥测数据融合处理问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值。     

飞行器弹道重建方法改进

基于飞行器的惯性测量数据,根据运动动方程,对弹道进行重建。为进一步限制误差的传播,利用遥测记录的时间步长较大的弹道数据,采用正向配点法和反向配点法进行弹道重建,并在重建弹道数据和遥测弹道数据的相关性的基础上,对正向配点法和反向配点法的计算结果进行加权平均。仿真结果表明,加权改进的方法精度更高。     

基于综合模型的可靠性参数选择方法

为了解决装备方案与论证阶段可靠性参数及其数量选择问题,依据文本挖掘的思想对文本数据进行特征提取和特征集缩减,利用FP-Growth算法构建文本数据的FP-Tree来推理关键因素之间的频繁集,利用模糊贝叶斯网络和抽样分布的思想,对频繁集中形成关联关系的关键因素及其主要参数进行了模糊化处理,消除主观因素的影响并获得所有属性变量之间的条件互信息和最大权重有向树,对模糊先验概率估计和条件概率估计进行了推理,归纳了参数学习方法并建立综合评估模型,最后通过案例验证了综合模型的建立与推理方法,结果表明模型有效和可信。