基于改进的灰色综合关联度方法的效能评估分析

针对传统灰色综合关联度在指标权重确定和灰色判断矩阵建立上的主观性较强的缺点,提出了改进的灰色综合关联度方法,即运用组合赋权思想,将客观信息与主观信息结合,得到指标的组合权重,既考虑了专家决策的偏好,又减少了指标的主观性。在建立灰色关联评价矩阵的时候,采用评判区间来代替传统的单一评判值,增加了最后评估的可靠性。最后通过实例对该方法进行了验证和分析。结果表明,采用改进的灰色综合关联度分析法对系统进行评估是可行的,而且与传统的灰色综合关联度法相比,该方法所得到的评估结果更加有效。     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

基于灰色区间关联决策的海上编队反导威胁评估

如何对舰艇编队的来袭导弹威胁程度进行科学的评估与排序,是防空反导指挥中的重要环节.目前威判中常常考虑最大值所提供的信息,存在结果失真的情况,所以采用区间数来表示更有现实意义.分析了舰艇编队多目标威胁评判的指标体系,据此给出了影响目标威胁的主要因素,并给出了主要因素的隶属函数,将区间数和灰色理论结合,构建了灰色区间关联决策模型并应用于多目标威胁排序中,实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了多目标多指标问题,对舰艇编队反导威胁判断提供了一个有效的参考处理方法.     

Bernoulli抵消策略的负顾客的M/G/1排队系统

负顾客的排队模型是排队论近年来的新兴分支。文中引入了带有B ernou lli抵消策略的负顾客的M/G/1排队模型,即到达的负顾客以概率p抵消队首正在接受服务的正顾客,以1-p的概率抵消队尾的正顾客,利用补充变量法,状态转移法和L变换,最后得到系统稳态队长的概率母函数。     

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

论述了系统辨识的基本理论，针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数，结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析，结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题，研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析，指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下，利用线性化的气动系数推导气动参数模型，通过分析不同飞行状态下的模型变式，证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论，实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时，所提模型性能明显优于传统模型。同时，在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

战时装备保障阵地选址不确定决策方法

针对战时选址属性信息为区间数的情形,提出了一种基于模糊偏序关系的装备保障阵地选址决策方法.首先,建立战时装备保障点选址的评估值模型,并对其进行预处理;然后建立了模糊偏序关系模型,将混合型评估值模型转化为评估关系模型,得到各备选点之间的偏序关系;最后,对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取方案的优劣排序.这为战时装备保障阵地选址提供了一种新的有效途径.     

基于混合变量传递函数方法的圆柱壳屈曲分析

提出了一种分析正交各向异性圆柱壳和阶梯圆柱壳稳定性问题的混合变量传递函数方法。首先在壳体环向利用三角级数对位移变量进行展开 ,利用Fl櫣ｇｇｅ薄壳理论和变分原理 ,建立圆柱壳的平衡方程 ,找出对偶力变量 ,将平衡方程写成混合变量形式 ;通过定义混合状态变量 ,建立了系统的状态空间方程 ;然后利用传递函数方法 ,得到了具有任何轴对称边界条件轴压圆柱壳屈曲问题的解析解 ;最后通过位移连续和力平衡条件 ,得到了阶梯圆柱壳屈曲问题的解。理论解推导过程表明此方法在引入边界条件和进行阶梯圆柱壳求解时非常方便。算例分析的结果验证了本方法的正确性     

多变量稳定裕度的计算方法综述

稳定裕度是评价一个控制系统的重要性能指标,它的作用在于告诉人们系统稳定的可靠程度。经典的Ｂｏｄｅ或Ｎｙｑｕｉｓｔ图能很好地度量出ＳＩＳＯ系统的稳定裕度,但其对ＭＩＭＯ系统却无能为力。文章介绍了当前用于计算多变量稳定裕的９种方法,并简要地进行了评述。最后,把计算简单而保守性又相对较小的奇异值方法应用于某ＢＴＴ导弹自动驾驶仪俯仰／偏航通道的鲁棒稳定性分析。     

基于区间超效率DEA的工程伪装方案评估模型

在建立工程伪装方案评估指标体系的基础上,利用区间超效率DEA模型对其进行评估.在传统C2R模型的基础上将其超效率化,从而对同为有效的DMU进行区分;由于DMU模糊性输入和输出指标为区间数,将超效率DEA模型进行区间扩展.建立超效率值区间数大小的可能度矩阵,并基于模糊互补矩阵将DMU充分排序.算例表明该方法实现了对DMU的充分排序,是一种有效的工程伪装方案评估方法.