基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

连续信息空间中的信息泄漏问题研究

在联邦式作战仿真平台中,互相通信的主体在进行通信的同时还需要保护其私有的信息。讨论了基于线性方程组“无穷解”条件下的连续信息空间的信息泄漏和保护问题,包括该模型的基本特性和防止泄漏的方法,指出了存在信息的部分泄漏问题,并给出了检测部分泄漏的方法,为提高计算性能,可指定检测子空间,最后,讨论了信息动态改变对信息泄漏的影响。     

基于多分辨率的空军作战仿真建模研究

多分辨率建模技术是近年来建模与仿真领域研究的热点之一。首先分析了空军作战仿真面临的新挑战,指出多分辨率建模技术是解决现代作战仿真的有效方法;再在解析多分辨率建模相关概念的基础上,分析了空军作战仿真多分辨率建模的必要性;最后,采用面向实体的分析方法给出了空军作战仿真模型体系,并对模型聚合解聚问题进行了分析。     

舰载综合反潜分系统仿真训练系统构建与优化

阐述了各型反潜系统的性能、特点与组成,分析了舰载反潜武器作战过程,利用结构化设计思想构造了反潜作战仿真模型,以最新型反潜火控设备为依托,结合部队模拟训练的特点,运用创新设计理念,优化了反潜分系统界面与指挥控制流程,对仿真模拟分系统的研制具有参考价值。     

美军作战实验室的现状和发展

美军作战实验室建设走在世界的前列。从20世纪90年代初至今,美军已初步建立起从技术、战术到战役、战略,从兵种、军种到联合作战的完整实验体系。分析美军热衷于作战实验室建设的主要原因,概括介绍了美军主要的作战实验室及其主要技术手段与工作程序,分析了美军作战实验室的特点和发展趋势,在此基础上得出了组织管理与顶层设计、新技术研究与应用、需求牵引与研究成果有效应用、建设投入与重点等方面的启示,对于指导我军作战实验室建设具有重要的借鉴作用。     

飞行训练模拟器中的箔条质心干扰模型

对飞行员进行箔条质心干扰训练是某型飞机训练模拟器电子对抗分系统的主要内容之一。合理的模型建立是实现训练模拟功能的基础,针对此问题,构建了适合在训练模拟器中应用的数学模型,其中包括导弹比例导引、飞机机动以及箔条质心干扰等模型,并用MATLAB进行仿真验证,结果证明建立的模型均可以满足训练模拟器可信度和复杂度两方面的要求。     

基于UML的侦察监视系统仿真分析

侦察监视系统的仿真是一体化联合作战仿真系统的重要组成部分。根据侦察监视系统的未来发展,进行了侦察监视系统的仿真需求分析,提出了仿真系统所要实现的基本功能,并利用UML对侦察监视仿真系统的角色、用例进行了分析,用用例图对整个仿真系统功能进行了描述。在此基础上,对系统进行了静态建模和动态建模。结果表明利用UML对侦察监视系统进行仿真分析,过程完整、易于理解,便于获取军事需求。     

多分辨率建模在联合作战仿真中的应用研究

针对目前联合作战建模与仿真中存在的困难和问题,运用多分辨率建模(MRM)方法对其进行了探索研究。对联合作战的作战要素、仿真映射结构进行了分析,探讨了多分辨率建模的主要方法,提出了联合作战仿真的体系结构,并设计了基于多分辨率建模的联合作战仿真模型框架。     

虚拟战场电磁环境雷达信号建模方法

针对典型地空反辐射导弹武器仿真系统中虚拟战场电磁环境仿真分系统的实际需求,以典型机载雷达AN/APS-145为例,在对其信号载频、脉宽、重频、脉冲幅度等主要性能参数进行系统分析的基础上,研究了应用于虚拟战场电磁环境仿真系统的雷达信号建模方法,仿真实验验证了该方法的正确性与可实现性。     

Subspace dynamic‐simplex linear interpolation search for mixed‐integer black‐box optimization problems

Design and management of complex systems with both integer and continuous decision variables can be guided using mixed‐integer optimization models and analysis. We propose a new mixed‐integer black‐box optimization (MIBO) method, subspace dynamic‐simplex linear interpolation search (SD‐SLIS), for decision making problems in which system performance can only be evaluated with a computer black‐box model. Through a sequence of gradient‐type local searches in subspaces of solution space, SD‐SLIS is particularly efficient for such MIBO problems with scaling issues. We discuss the convergence conditions and properties of SD‐SLIS algorithms for a class of MIBO problems. Under mild conditions, SD‐SLIS is proved to converge to a stationary solution asymptotically. We apply SD‐SLIS to six example problems including two MIBO problems associated with petroleum field development projects. The algorithm performance of SD‐SLIS is compared with that of a state‐of‐the‐art direct‐search method, NOMAD, and that of a full space simplex interpolation search, Full‐SLIS. The numerical results suggest that SD‐SLIS solves the example problems efficiently and outperforms the compared methods for most of the example cases. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 305–322, 2017