分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

高超声速滑翔飞行器轨迹预测分析

针对轨迹预测在目标交接班和基于预测命中点拦截制导中的应用需求,分析了高超声速滑翔飞行器滑翔段轨迹预测的可行性。结合典型高超声速滑翔飞行器的运动轨迹,分析了其运动轨迹特性、机动模式、转弯半径、最大射程以及可达区域,提出了基于不变力预测法的轨迹预测思路。认为高超声速滑翔飞行器在滑翔段,运动轨迹几何特征明显、转弯半径大、保持大升阻比,便于实施中长期轨迹预测,但难以实现全程预测。     

图形模型在航迹规划中的应用

对几种图形模型航迹规划的基本原理和方法进行了介绍,并进行了仿真验证。针对图形模型航迹规划中可行点选取的随意性,提出利用遗传算法寻找初始可飞区域内的可行点,将可行点连接起来就组成了初始可行航迹,此时便可用dijkstra算法进行航迹规划。由于标准传统遗传算法航迹规划的不足,提出运用实数编码的贝叶斯优化算法进行航迹规划,通过仿真验证了算法的有效性。     

论装备经济结构及效应

文章在分析装备经济结构体系内容的基础上,对装备经济结构的优化进行了经济分析,并从体制优化和技术创新两个方面寻求了装备经济结构优化的方法和途径。     

加强国防动员需抓好四个关键环节

应对多种安全威胁、完成多样化军事任务，是新形势下国防动员面临的重大课题和紧迫任务。新形势下加强国防动员工作，必须狠抓“预案制定、按纲施训、优化队伍、信息动员”四个关键环节．不断提升遂行多样化任务的能力。     

动态飞行模拟器相似性分析

动态飞行模拟器的相似性是评价动态飞行仿真的重要指标。应用控制论方法,结合动态飞行特点,给出了动态飞行模拟器的相似性准则。通过对动态飞行模拟器运动分析,结果表明动态飞行模拟器相似性准则可以评价仿真的相似性。     

智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

海量公交数据的人群画像算法

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。     

基于齐默曼布局的微小型无人机气动布局设计研究

齐默曼布局是小展弦比实现大升阻比的优秀气动布局,相比于矩形翼等传统布局非常适合微小型无人飞行器使用。采用综合方法针对齐默曼布局开展小型飞行器的总体设计与气动设计工作,包括以下四个阶段,即通过给定设计目标对无人机任务载荷进行选型;基于翼载、质量和翼型之间相互迭代确定无人机总体参数;结合计算流体力学方法对无人机进行数值模拟,最终获得无人机具体气动参数并指导电子部件与飞控选型;通过工程试制完成样机制造并进行外出试飞实验,验证了齐默曼布局在低雷诺数下的气动优势。研究结果表明,齐默曼布局在微型固定翼无人机应用中展现出良好的表现。据此,本文进一步构建了一套基于齐默曼布局的高性能微小型固定翼飞行器设计方案。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。