基于混沌量子粒子群的舰炮身管多目标优化研究

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动，优化身管结构，建立了柔性身管的有限元模型并将该模型的模态计算结果与模态试验测试值进行对比,证明建立的柔性身管有限元模型是有效的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法，进行身管和炮口的多目标优化，优化结果表明：优化后的炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小，身管质量有所降低，结构更加合理，该优化方法有效可行，为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

干扰及机动条件下的比例导引智能调控策略

由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能，提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考，通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题；引入量子粒子群算法求解最优决策参量，并以其作为网络输出，干扰样式作为网络输入，离线训练径向基函数网络；为提高训练效率，结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明，当存在红外诱饵干扰时，智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。     

不同分散剂对纳米SiO_2水中分散的影响

选取六偏磷酸钠(SHMP)、十二烷基苯磺酸钠(SDBS)及KCl作分散剂,并采用超声分散方法,制备纳米SiO2悬浮液,对纳米SiO2的水中分散性能进行研究。测试分散体系中纳米SiO2粒子的粒径及分布、Zeta电位及透光率,探讨了不同分散剂对纳米SiO2分散性能的影响。结果表明:不同分散剂对纳米SiO2的粒径都有明显影响,但粒径分布宽度差别较大;同在分散粒径较小的条件下,分别添加3种分散剂的悬浮液体系具有不同的稳定性,其中含SDBS的分散体系因静电和空间位阻的作用而表现出良好的分散稳定性。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

激光制备高附着性能的铜基类金刚石膜

提升类金刚石(Diamond-Like Carbon, DLC)膜在被保护基底上的附着能力具有明显的实际应用价值。从微观机理上分析了前期设计的Cu基多层DLC膜有效性的原因。在此基础上,研究了DLC/SiC循环层中两者厚度比例对膜层的附着性能、纳米硬度和耐磨性的影响,以优化结构、进一步提升实际应用所需的膜层性能。纳米划痕和压痕测试结果表明:随着DLC层与SiC层厚度比例的增大,多层DLC膜在Cu基上附着性能逐渐降低,但当厚度比小于2.3时,仍接近厚度400 nm的单层DLC膜在Si基上的附着性能；Cu基多层DLC膜的纳米硬度逐渐提高,同时,耐磨性接近纯DLC膜。     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于改进粒子群算法的MIMO雷达布阵优化

针对MIMO雷达收发阵列在给定阵元数和阵列孔径下的布阵优化问题，将一种改进的粒子群算法———二分粒子群算法用于非均匀对称直线阵的旁瓣优化。该算法以MIMO雷达联合收发波束为优化对象，对MIMO雷达发射和接收阵列同时进行了布阵优化。仿真实验表明，当阵元数和孔径大小确定时，该算法可以在保证主瓣不展宽的情况下，将旁瓣峰值控制在－21dB以下，且与现有方法的相比，收敛速度更快。该算法在MIMO雷达设计方面具有一定的理论参考意义。     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

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。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣；利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。