非线性系统的鲁棒镇定:Volterra级数法

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ 级数理论,针对一类非线性系统,首先给出了此类系统可镇定的充分条件,接着讨论了非线性系统鲁棒镇定性的问题,并给出了系统鲁棒可镇定的条件;最后,用实例仿真来验证其有效性     

CORBA构件模型在指控系统中的应用

针对现有指控系统由于功能模块化设计导致模块间耦合性强、复用性差,系统开发效率低以及升级困难等问题,分析了应用CORBA构件模型(CCM)开发指控系统软件的可行性,建立了CCM构件与分布式中间件集成模板框架,并以WorkBench开发环境为例,给出了应用CCM进行指控系统构件开发、打包、部署等具体实现过程.实际应用表明:CCM在指控系统的有效应用,能够实现系统基于可重用构件设计的开发,不仅提高了系统灵活性、重用性和可配置性,而且简化了系统开发流程,缩短了开发周期,降低了开发成本.     

水面舰艇编队反潜作战仿真模型组件化研究

针对目前编队反潜作战仿真领域中模型利用效率和可重用性较低的现状,提出并建立了基于组件技术的编队反潜仿真模型体系结构,依据编队反潜作战实际物理过程对编队反潜作战仿真模型体系进行了组件化层次结构划分和作战仿真模型组件设计,按照J2EE/EJB体系结构,完成了系统配置和不同类型组件及组件间信息交互接口设计,并对仿真系统进行了实现.结果证明该方法能有效提高模型可重用性并提高系统仿真运行效率.     

主成分分析法在评价全国火灾形势中的应用研究

介绍了主成分分析法评价火灾形势的基本原理,并对全国火灾形势进行了综合评价,最后对评价结果进行了分析,进一步证实了主成分分析法的科学性和合理性。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

求解布尔不可满足子式的消解悖论算法

求解布尔不可满足子式在超大规模集成电路设计与验证领域都具有非常重要的理论与应用价值,帮助EDA工具迅速定位错误与不一致。针对求解不可满足子式的非完全方法,提出了消解悖论与悖论解析树的概念,在此基础上提出一种启发式局部搜索算法。该算法根据公式的消解规则,采用局部搜索过程直接构造证明不可满足性的悖论解析树,而后递归搜索得到不可满足子式;算法中融合了布尔推理技术、动态剪枝方法及蕴含消除方法以提高搜索效率。基于随机测试集进行了实验对比,结果表明提出的算法优于同类算法。     

威布尔比例风险模型装备状态维修检测间隔期研究

针对装备的实际寿命受到多种复杂因素影响的情况,以威布尔比例风险模型为基础,建立了反应装备状态的可靠度模型,针对传统参数估计方法的不足,提出了利用遗传算法进行模型参数估计的方法。同时,利用主成分分析法,保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,简化了状态参数。以故障风险为决策目标,建立了状态维修检测间隔期决策模型。通过实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

基于复杂网络理论的舰船电力网络脆弱性分析

从舰船电力网络拓扑结构及设备布置特性的角度出发,对舰船电力系统的脆弱性进行量化评估能为电力系统的优化设计提供理论指导。基于复杂网络理论,从舰船电力系统本身的拓扑结构对其脆弱性进行了研究。首先,用邻接矩阵将某一环形电力网络表示出来,并计算其特征参数,从度数指标和介数指标可以看出主配电板节点是电网中的重要节点;然后,对该环形舰船电力网络进行了故障模拟,结果表明:电网元件故障对整个电力网络造成的影响由最大连通子图规模来衡量,该指标值越小表明此元件故障对网络的影响越大,同时这一指标比介数指标更好地揭示了舰船电力网络的脆弱环节。     

针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。