基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

创造性思维粒子群优化的武器目标分配

现代战争特点为防空作战中武器目标分配(WTA)问题的求解效率和质量提出了新的需求和挑战.建立了WTA问题模型,并选择粒子群优化算法(PSO)求解模型.针对PSO算法在求解WTA模型中出现的早熟收敛特性,从认知心理学角度进行分析,将创造性思维(CT)引入PSO的速度更新公式中,提出了一种基于创造性思维的PSO算法CTPSO.针对WTA模型的离散性特点,设计了编码与解码策略,及位置和速度矢量的离散化运算规则.实验证明了CTPSO算法在WTA问题求解质量和求解效率方面的优越性.     

多阶段任务系统可靠性并联冗余优化模型

多阶段任务系统是一类普遍存在的复杂系统,研究其可靠性冗余优化对于该类系统设计具有重要的参考价值。针对多阶段任务系统的可靠性并联冗余优化问题,提出了采用冗余故障树和冗余BDD来描述系统冗余结构的方法。给出了冗余模块在多阶段任务系统中的可靠度计算方法,建立了整个冗余多阶段任务系统可靠度计算模型。在此基础上以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。     

具有策略偏好的模糊双矩阵对策模型及其应用

针对局中人对策略有偏好、支付值模糊的双矩阵对策给出了一种具体的求解方法,首先根据加权算子集结得到局中人的策略偏好向量、利用模糊数排序方式将模型转化为清晰的双矩阵对策,再利用粒子群优化算法求解.最后以雷达电子对抗为例,建立了具有策略偏好的模糊双矩阵对策的作战效能评估模型,研究结果对于双方资源分配,提高作战效能具有一定的军...     

虚拟战场中车尾扬尘的实时仿真方法

基于扬尘现象的物理模型和粒子系统的基本原理,给出了一种车尾扬尘特效的快速实时生成算法.首先建立适用的扬尘粒子系统模型,再通过OpenGL的纹理映射、融合功能等技术对模型进行渲染,特别是从实时性角度入手对传统粒子系统进行改进,最终成功地运用到基于WTK平台创建的某型装甲车辆视景仿真系统的复杂地形中,在实时性和逼真度方面均获得了较好的效果.     

舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来

考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。     

随移动窗推进的带电粒子束团长程传输模拟分析

直接采用粒子模拟方法较难实现带电粒子束团千米量级的长程传输模拟,针对此问题以静电模型为基础,引入移动窗技术,使百米量级的粒子传输窗口与束团同步推进运动,建立了带电粒子束团的长程传输模型。将模拟得到的带电粒子束团径向膨胀特性同包络方程的计算结果进行对比,两者吻合较好,证明了在带电粒子束团长程传输模拟研究中结合移动窗技术的可行性及所建模型的合理性。利用此模型分析了100 MeV相对论电子束团的长程传输过程,发现传输过程中束团的自生电场和磁场在径向上呈高度对称分布,轴向上则呈轻微前冲分布;同时,束团内部粒子的轴向速度分布也会发生变化。利用此模型分析了100 MeV电子束团的长程传输过程及其内部参数和自生场量的变化。     

负载型钴基超细粒子催化剂的催化性能

采用共溶胶 -凝胶法和超临界干燥工艺 ,制备了负载型钴基超细粒子催化剂Co-SiO2 ,研究了该种催化剂对CO氧化反应的催化性能 ,并进一步考察了钴含量对其催化活性的影响。研究结果表明 ,该种催化剂在低钴含量 ( 1 %～ 2 % )时即对CO的氧化反应表现出高的催化活性 ,并具有优良的热稳定性和很宽的反应活性温度区域 ( 1 60℃～ 80 0℃ ) ;钴含量对其催化活性和稳定性有重要影响 ,在 0 1 %～ 2 %的含量范围内 ,随钴含量增加 ,催化活性和稳定性逐渐升高。