混合总线网络化ATS硬件结构与组网方案设计

混合总线网络化ATS可整合多种总线测试仪器/设备功能,发挥不同总线测试平台优势,增强系统灵活性,节约新系统的构建成本.针对靶场测试设备现状,研究了基于网络化测试技术的混合总线ATS构建方法.提出了混合总线网络化ATS硬件结构并设计了利用接口适配器和利用网关设备2种组网方案.     

基于粒子群算法的H_∞混合灵敏度控制研究

针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明：该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。     

低速大雷诺数混合飞艇气动性能分析

针对混合飞艇体积巨大同时气动外形复杂使得现有条件的风洞试验很难精确测量其气动性能的问题,开展了适用于混合飞艇气动性能分析的计算流体力学(CFD)的数值分析方法研究。考虑混合飞艇低速大雷诺数的特点,将变分多尺度方法 (VMS)与动态Smagorinsky大涡模拟(LES)模型相结合,提出了组合的VMSLES湍流模型。将基于RANS方法和LES方法的其他三种湍流模型相对比,利用雷诺数相近、实验数据丰富的6:1长椭球飞艇对不同的湍流模型进行了对比验证。结果显示LES方法预测结果与实验结果吻合较好,优于RANS方法,并能显示更多流动细节,而组合的VMS-LES模型能够更精确地捕获实验研究中观察到的二次涡。利用组合的VMS-LES模型对有翼HAV与多囊瓣HAV进行了气动性能分析,并研究了不同部件对飞艇气动特性的影响。结果表明,由于尾翼表面产生的一次涡与二次涡相互作用,尾翼在增加气动升力的同时也增加了阻力。     

任务配置指派模型全局优化问题

基于主从决策问题,研究了配置问题的指派模型以及全局优化算法。建立了基于期望效果下的混合整数双层模糊机会约束规划的主从决策模型,讨论了模型建立的理论依据与算法。以海军作战实体的3个作战部队为编成,拟完成一项布雷封锁任务为例,基于联合作战实体的打击效能指数,给出了约束中含有模糊区间值的混合双层规划问题,得到了双层模糊规划模型的全局优化解。     

舰艇编队备件携带方案的混合约束问题研究

针对舰艇编队备件携带方案中既有定量约束因素又有定性约束因素的混合约束问题进行了研究。首先,选取了三个定量约束条件和一个定性约束条件;然后,建立相关模型,并通过引入专家群打分法、拉格朗日乘子法及边际效应法求出编队备件最优携带方案,同时对资源约束因子进行了优化和动态调整;最后,用实例验证了该建模方法和计算步骤的正确性和可行性。     

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明：犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。     

混合不确定条件下的飞行器级间分离可靠性分析

为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出了一种基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计了一种快速碰撞检测方法,进而构建了分离任务的可靠性分析混合模型。通 过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。     

利用混合编程改善SMP机群上并行矩阵乘法的性能

针对SMP机群,探讨了分别利用单机优化、OpenMP与MPI从指令级、共享存储级与分布主存级三个层次上改善矩阵并行乘Fox算法性能的方法。并通过调用数学函数库与混合编程的方式,在深腾6800上进行了实验,取得了相当满意的数值效果。     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。     

动圈式永磁直线直流电机的精英保留多种群遗传优化算法

为了实现陆基无人机电磁弹射器高机动性及其直线弹射电机的高功率密度,针对动圈式永磁直线直流电机,提出精英保留的多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm with Elite Retention, MPGAER)的电机最大功率密度优化方法。以磁通密度和电流密度为约束条件,利用其搜索能力强、收敛速度快的特点优化电机的结构参数,并与磁路法初始设计结果和传统遗传算法优化结果进行比较。结果表明:与磁路法初始设计相比,MPGAER能使电机质量减少6.25%,功率密度提高10%,电机动态性能得到提高;MPGAER优化设计的电机功率密度高于遗传算法设计结果,所提方法有效地解决了在优化过程中出现易收敛于局部最优点和寻优效果差的问题。     

一种面向节点定位的移动信标动态路径规划方法

针对基于移动信标的传感器节点定位问题,提出一种基于在线决策的移动信标动态路径规划方法.针对以往算法大都只适用于节点均匀分布的局限,该方法用移动信标不断获取两跳范围内的未定位节点数目,并向最大覆盖未定位节点方向移动,不需要网络先验信息,即可实现路径的优化.仿真结果表明:与传统方法相比,该方法无需网络的先验信息,在移动路径长度上具有明显优越性,减少了信标的能量消耗,更适用于户外部署的大规模传感器网络.     

符号执行火控系统诸元解算程序测试用例生成技术

火控系统作为各种武器装备的中枢和大脑,控制着武器系统的运转,其有效性直接关系着射击的成败甚至武器系统的综合效能。诸元解算程序是将各种输入条件依据弹道模型经过多次迭代转换为射击诸元,由于其复杂性,当前软件测试用例只是在几个关键点上进行校验,很难覆盖程序所有分支和路径,存在着测试不充分。针对这个问题,提出了一种基于符号执行的用例自动生成技术,结合解弹道方程组约束条件和程序分支控制变量使用符号执行框架内能够得到覆盖所有可能的执行路径,从而保证测试的充分性。     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

Exact likelihood inference for the exponential distribution under generalized Type‐I and Type‐II hybrid censoring

Chen and Bhattacharyya [Exact confidence bounds for an exponential parameter under hybrid censoring, Commun Statist Theory Methods 17 (1988), 1857–1870] considered a hybrid censoring scheme and obtained the exact distribution of the maximum likelihood estimator of the mean of an exponential distribution along with an exact lower confidence bound. Childs et al. [Exact likelihood inference based on Type‐I and Type‐II hybrid censored samples from the exponential distribution, Ann Inst Statist Math 55 (2003), 319–330] recently derived an alternative simpler expression for the distribution of the MLE. These authors also proposed a new hybrid censoring scheme and derived similar results for the exponential model. In this paper, we propose two generalized hybrid censoring schemes which have some advantages over the hybrid censoring schemes already discussed in the literature. We then derive the exact distribution of the maximum likelihood estimator as well as exact confidence intervals for the mean of the exponential distribution under these generalized hybrid censoring schemes. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

考虑输入受限的高超声速飞行器预设性能控制

针对考虑输入幅值与速率受限的高超声速飞行器跟踪性能问题,提出基于受限指令滤波器的预设性能控制方案。为了提高系统瞬态和稳态性能,设计预设性能反演控制器,并通过设计新的性能函数使得跟踪误差超调量更小。引入指令滤波器来处理反演控制器设计中难以求导的问题。针对输入受限问题,构造一种受限指令滤波器来约束系统控制律,保证控制输入满足幅值和速率的限制要求,并进行相应的理论证明。另外,考虑系统参数不确定性与外界干扰,采用线性扩张状态观测器进行观测并补偿。基于Lyapunov稳定理论证明系统的所有跟踪误差最终一致有界。通过仿真验证该方法的有效性。     

基于邻接矩阵的软件测试环境规划设计方法

在分析软件测试环境的基础上，研究了软件试验中测试用例设计面临的突出问题，从软件测试环境的规划出发，基于有向图的邻接矩阵，设计满足一定覆盖度标准的软件测试环境规划方法，可为软件试验提供技术参考和研究方向。     

A new energy efficient management approach for wireless sensor networks in target tracking

This paper mainly studied the problem of energy conserving in wireless sensor networks for target tracking in defensing combats. Firstly, the structures of wireless sensor nodes and networks were illustrated; Secondly, the analysis of existing energy consuming in the sensing layer and its calculation method were provided to build the energy conserving objective function; What's more, the other two indicators in target tracking, including target detection probability and tracking accuracy, were combined to be regarded as the constraints of the energy conserving objective function. Fourthly, the three energy conserving approaches, containing optimizing the management scheme, prolonging the time interval between two adjacent observations, and transmitting the observations selectively, were introduced; In addition, the improved lion algorithm combined with the Logistic chaos sequence was proposed to obtain sensor management schemes. Finally, simulations had been made to prove the effectiveness of the proposed methods and algorithm.