计算机网络级联失效建模与分析

针对以往级联失效模型负载局部重分配规则与现实计算机网络全局路由特点不吻合的缺陷,模拟网络中信息流传输过程。定义路由器的失效条件,建立基于负载全局重分配的级联失效模型,并在此基础上提出基于连通和性能两方面的级联失效影响评价参数,进而分析用户流量和攻击方式对计算机网络级联失效的影响。结果表明,随着流量的增大,级联失效存在相变行为,相变点刻画了网络在不会发生级联失效前提下的最大传输能力。此外,针对网络中高度节点的攻击,更为容易引发大规模的级联失效,应予以重点保护。     

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%。     

车辆综合电子系统光纤通道统一网络体系结构研究

在分析新型车辆综合电子系统体系结构特征的基础上,采用光纤通道（Fibre Channel,FC）技术,引入功能区和统一网络的概念,提出一种新型车辆综合电子系统FC统一网络体系结构。在此基础上,设计了一种新型车辆综合电子系统FC统一网络拓扑结构初步方案,该方案能够实现系统性能和成本的有效统一,为新型车辆综合电子系统体系结构设计提供了有益参考。     

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。     

舰艇编队通信网络中心化研究

如何构建健壮的网络是舰艇编队通信组网的一个难点问题,本文通过引入社会网络分析法中的度数中心度、紧密中心度和介数中心度的概念,采取实例验证的方式,从网络拓扑结构的角度研究了水面舰艇编队通信网络的组织结构中心化问题,为海上舰艇编队通信网络的组织结构优化提供了一种新思路。该方法对舰艇编队通信组网具有一定借鉴意义。     

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。     

基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

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。