基于磁致伸缩式超声导波测温技术基础研究

温度是科学研究中最普遍的物理量,也是生产精密仪器的重要参数,然而国内对于高温环境除热电偶测温传感器外尚无可靠的原位测试方法。依据超声导波测温的原理,设计出一套基于磁致伸缩效应的超声导波测温装置,测试了该装置在常温以及常温(12℃)~600℃的运行情况。实验表明,该装置可以在高温环境下稳定运行,并且得到常温(12℃)~600℃范围内的起始声波和端面回波之间时间间隔△t与介质温度之间的对应关系,为2 000℃以上的高温测量奠定了基础。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

虚拟检测维修系统的设计与实现

结合实际装备维修工作的需求,开发了一套基于虚拟现实技术的具有一定通用性的虚拟维修训练系统。系统由界面层、应用层、对象层和技术支持层组成,运用OSG渲染创建逼真的场景,基于均匀网格和OBB树的混合碰撞检测算法解决碰撞问题,通过协同网络通信实现多人协作维修/检测操作。通过对某型装备手控台的虚拟维修训练系统的构建,证明系统能够快速开发相应的虚拟训练系统。训练过程中操作与场景变化实时同步,结果表明该系统能够有效提高操作人员的维修维护能力。     

通信侦察电磁环境建模与模拟软件设计

针对通信侦察设备面临的信号环境的构建问题,提出来了一种战场通信侦察电磁环境模拟软件设计思路,并阐述了该软件的架构设计、主要功能、数学模型与运行流程等。该电磁环境模拟软件已初步应用于相关领域试验、训练中,可以作为探讨通信侦察的有效手段,希望能为综合电子对抗复杂信号环境的构建提供支撑。     

复杂电磁环境舰艇电子对抗仿真系统研究

针对目前舰艇电子对抗装备作战效能分析、作战使用方法研究和训练平台实用性不强的现状,采用复杂电磁环境生成技术,运用电子对抗作战使用理论,结合系列研练电子对抗反导积累相关数据,建立电子对抗仿真模型,实现仿真系统控制、复杂电磁环境接收与生成、三维海战场环境仿真显示、多型电子对抗显控界面仿真、舰艇电子对抗作战效能评估、舰艇电子对抗仿真训练成绩评定等功能,研制贴近实际的复杂电磁环境水面舰艇电子对抗装备作战运用仿真系统,以充分发挥舰艇电子对抗装备的作战潜能。     

三维视觉运动建模中碰撞检测算法研究

三维视觉建模是建立虚似现实 (VR)系统的基础 ,运动建模是三维视觉建模的重要组成部分。研究了运动建模中碰撞检测算法     

基于共进化的多任务分配与调度

在考虑多种约束关系基础上 ,提出一种并行与分布式系统中多约束关系的任务分配与调度的共同进化遗传算法。仿真试验结果表明所给算法比传统单种遗传算法更能有效地进行多任务分配与调度 ,具有一定的工程价值     

A self‐adapting genetic algorithm for project scheduling under resource constraints

This papers deals with the classical resource‐constrained project scheduling problem (RCPSP). There, the activities of a project have to be scheduled subject to precedence and resource constraints. The objective is to minimize the makespan of the project. We propose a new heuristic called self‐adapting genetic algorithm to solve the RCPSP. The heuristic employs the well‐known activity list representation and considers two different decoding procedures. An additional gene in the representation determines which of the two decoding procedures is actually used to compute a schedule for an individual. This allows the genetic algorithm to adapt itself to the problem instance actually solved. That is, the genetic algorithm learns which of the alternative decoding procedures is the more successful one for this instance. In other words, not only the solution for the problem, but also the algorithm itself is subject to genetic optimization. Computational experiments show that the mechanism of self‐adaptation is capable to exploit the benefits of both decoding procedures. Moreover, the tests show that the proposed heuristic is among the best ones currently available for the RCPSP. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 433–448, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10029     

基于One-port模式的测试点选取问题

在故障诊断过程中 ,每个测试点检测故障所需的时间可能不同。对于每个测试点一次检测所有可检测故障点的问题已经获得解决。对于每个测试点一次只能检测一个故障点 ,分两种情况加以讨论。若要求检测时间之和最小 ,给出了最优算法 ;若要求最大检测时间最小 ,证明了其是NP完全问题 ,并给出近似算法。最后给出一个实例对算法加以说明