基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

基于模糊规划方法的防空作战目标分配研究

首先以拦截目标期望和拦截目标数量为目标函数,充分考虑多种约束条件建立防空作战目标分配模型。其次将目标分配问题转化为求解模糊规划模型,针对传统目标分配求解算法的不足,采用差分进化算法以提高目标分配决策效率,并通过仿真算例进行验证与分析。研究对于加强防空作战C~4ISR系统的指挥控制能力具有一定理论意义。     

基于微分进化算法的区域雷达网抗干扰优化方法

为提高区域雷达网探测能力和抗干扰能力,提出了一种基于微分进化算法的雷达网优化布站方法.建立区域雷达网优化布站数学模型,分析了雷达网在干扰前后威力区的变化,提出了新的雷达网威力区计算方法,给出了微分进化算法在该优化问题中的求解过程.最后,针对雷达网受干扰后威力区收缩,提出了2种解决方案.仿真结果证明该优化方法是有效的.     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。     

粗糙集和免疫算法在区分侦察任务中的应用

针对防空指挥仿真的特点,探讨区分侦察任务的最优决策求解问题.提出了粗糙集理论和免疫算法求解区分侦察任务最优决策的方法,该方法运用粗糙集理论计算评价指标的重要度,建立了综合评价指标;运用免疫算法和启发式信息求解最优决策,提高了决策的精确性.该方法的提出为防空体系建模的进一步研究打下了基础.     

舰艇感应磁场补偿多目标优化设计方法研究

针对现有单一目标优化存在的多目标无法兼顾导致非优化目标劣化的问题,提出了基于差异进化算法的多目标优化设计方法。首先,建立了以上方峰值最小、下方峰值最小、下方磁场梯度最小为目标的消磁绕组来调整多目标函数;然后,分别完成了以上、下方峰值同时最小,上、下方峰值及下方磁场均方根值同时最小为控制目标的设计验证。结果表明:该方法能快速得到满足不同战术指标的消磁绕组电流配置,供决策者按照自己的意图从中选择适合实际需要的满意方案。