舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

基于AHP算法的精确作战目标价值排序问题研究

针对精确作战中的目标价值排序问题,从战场实际出发建立了目标价值体系,并在此基础上应用AHP原理提出了目标价值排序的递阶层次结构模型．通过成对比较实现作战目标价值的精确排序,为指挥员基于目标价值的决策提供理论依据．     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

水下潜器自导搜索策略仿真平台设计与应用

根据研究实际需求,本文基于作战能力评估理论对水下潜器自导搜索策略仿真平台进行了开发设计,并结合建立的多指标评估体系和相应的评估方法,借助均匀设计法,将其成功应用于水下潜器自导搜索策略的设计优化中。文中首先分析了仿真平台的系统需求,进而确定了其总体构架,并针对自导搜索策略研究的特点确定了相应的人机交互界面。最后给出了进行自导搜索策略仿真优化的基本思路和方法,并通过水下潜器最优自导搜索策略方案仿真研究的实例表明,本文设计的仿真平台和研究方法不仅完全能够满足水下潜器的自导搜索策略仿真研究需求,还能有效节省科研成本,具有重要的工程应用价值。     

高性能RTI自适应通信机制研究

为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制-SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通信连接,实现共享内存、IB等高速互连及以太网互连的自适应选择.同时在该通信机制中,针对节点内高速共享内存通信需求,提出了一种面向多盟员互连的共享内存通信算法,有效提高了节点内盟员通信效率.对象属性值更新延迟测试结果表明,该通信机制可以有效提高RTI在高性能计算平台的通信性能.     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

拓展TOPSIS的地面目标关联算法

地面战场复杂的背景环境和目标的强机动性,使得传统关联方法所必需的先验信息不易获得,且传统关联方法仅利用状态信息进行关联,导致关联信息量不足,从而关联正确率不高。针对上述问题,采用无需任何先验假设的TOPS IS,在状态信息的基础上引入属性信息,作为拓展TOPS IS的评价指标,利用熵权确定各指标权重,最后用相对贴近度确定关联排序。仿真结果表明,该算法有效地提高了关联正确率,且能够满足实时性要求。