水声对抗线导鱼雷中的舰艇规避航向优化策略分析

利用传统经验值得出了舰艇在布放噪声干扰器后干扰潜艇平台的机动规避航向和舰艇布放声诱饵后远离鱼雷的机动规避航向。考虑到舰艇在布放声诱饵后远离鱼雷的规避过程中不可能时刻保持直航,又利用运筹学优化原理,将舰艇远离鱼雷的机动规避航向问题归结为有约束的目标函数优化问题,利用求解非线性规划的方法得到了舰艇的最佳机动规避范围。     

一种新的近似优化方法——变复杂度优化

随着仿真技术的发展,基于仿真的优化在工程、军事等领域越来越占据突出的地位。随着高逼真度仿真模型的大量使用,仿真优化计算的时间复杂度成倍增长,使得采用传统的优化技术无法取得令人满意的效率。提出了一种基于近似模型的变复杂度优化方法,它通过标度函数保证优化的收敛性,通过信赖域方法保证优化在有效的范围内进行。数值算例表明这种算法能有效降低对于高复杂度模型的调用次数,达到降低仿真优化计算复杂度的目的。     

区域防空导弹反导火力分配研究

分析了传统防空导弹火力分配模型的不足,考虑到编队内各舰艇近程防空作战能力的不同,结合装备性能特点,建立了基于机会约束规划的区域防空导弹火力分配优化模型。给出了基于遗传算法和BP神经网络的混合智能算法,该算法在精度和速度上均能满足防空作战的要求。     

移动机器人平台低成本自主导航系统设计与实现

定位、建图与轨迹规划是实现移动机器人在未知环境自主运动的核心技术,也是目前的研究热点。首先,针对未知环境建图和定位问题,设计一种基于视觉的低成本导航方案。该方案利用深度相机获取未知环境信息,构建环境地图,并基于ORB-SLAM2算法完成自身定位。其次,为保障移动机器人运行平稳性,设计了一种A*优化方案。该方案结合轮式机器人运动特点,对传统A*算法的节点扩展过程进行优化,并通过改进搜索算法的碰撞检测部分实现地面移动平台的三维避障功能,同时基于B样条曲线完成轨迹平滑。最后,在移动机器人实验平台上完成自主导航系统部署并进行实验验证。实验结果表明,系统单次规划所需时间在10 ms以内,建图平均误差为0.14 m。此外,所提自主导航系统所需硬件设备简单,便于快速部署,具有广阔的应用前景。     

带三维落角约束的寻的导弹制导与姿控系统设计

针对带三维落角约束的寻的导弹制导与姿态控制系统设计问题,提出一种基于终端滑模控制和扩张状态观测器的六自由度制导控制系统设计方法。建立包含模型不确定项的寻的导弹六自由度质心与绕质心模型,设计内外双层环路六自由度制导控制系统框架;基于弹-目三维相对运动模型和坐标系转移矩阵建立以攻角和侧滑角为输入的三维全耦合导引方程,利用终端滑模控制方法和扩展状态观测器得到期望的攻角和侧滑角并将其转化为对应的俯仰、偏航和滚转角指令;根据线性形式的寻的导弹绕质心动力学方程,设计与俯仰、偏航和滚转角相关的滑模面向量,并利用终端滑模控制方法和扩张状态观测器得到寻的导弹的副翼偏角、方向舵偏角和俯仰舵偏角指令。六自由度数值仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性,并证明了该制导控制系统设计方法能以较少的控制设计参数完成预设的制导控制任务。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

采用小弹性模量方法的空间飞网构型优化设计

飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

发射装备结构支架的拓扑和尺寸优化北大核心

为实现某型发射装备结构支架的轻量化和小型化,在准静态均布载荷作用下对结构支架进行了拓扑优化设计,分析了优化得到的新型结构支架的刚度和重量对各个板件厚度的灵敏度。以板件厚度为设计变量,以结构重量最小为设计目标,对新型结构支架进行了尺寸优化,分析了最优解对设计变量初值的鲁棒性。计算和优化结果表明,在结构刚度不降低的条件下,新型结构支架的重量与原有结构支架相比减小了51%,最大应力降低了49.6%。