大型舰船电力系统网络重构研究

大型舰船电力系统的出现使供电方式由原来的辐射状向环形发展,其网络重构是一个崭新的问题.文中给出了大型舰船电力系统的网络拓扑结构并综合考虑了线路容量限制、节点电压约束及供电负荷优先性的重构数学模型,保证了各种情况下最大限度地给负荷供电.将规划遗传算法应用于所建模型的求解,并应用算例验证了此解法的可行性.     

基于科学研究纲领方法论分析兵种兴衰的尝试

在军事历史领域,对于兵种兴衰的分析并没有形成一种规范统一的研究方法。借用拉卡托斯的科学研究纲领方法论至少可以对兵种兴衰中的3个问题给予很好的解释:武器装备、作战方式等在提升兵种的战场地位方面起着重要作用,兵种更替具有缓慢性与艰难性的特点,兵种在其发展历程的不同时期具有不同的发展模式。借用这一研究方法不仅仅是换一个角度对兵种兴衰做出解释,更重要的在于可以启发人们发现一些传统方法没有关注过的问题与现象并做出解释。虽然拉卡托斯方法的引入,对于更好地解释兵种更替中的许多现象有很大帮助,但对于这一方法的局限性也不能忽视,明确这种局限性关键在于理解科学与兵种之间的差别。     

基于改进布谷鸟搜索算法的多传感器调度方法

针对以往战场环境中目标跟踪背景下多传感器调度算法收敛性差、求解精度低的问题,在CS算法(布谷鸟搜索算法)的基础上,提出了一种基于差分进化的布谷鸟搜索算法.在跟踪目标模型的基础上,以跟踪精度、任务完成率以及传感器资源能源消耗为指标,建立多传感器调度模型;借鉴差分进化思想,对布谷鸟搜索算法进行改进;利用改进后的布谷鸟搜索算法(DE-CS算法)求解传感器调度模型.将DE-CS算法与基础CS算法进行仿真比较,仿真结果表明,改进后的算法在收敛速度和精度方面都得到了有效改善,证明改进后的算法有较好的求解质量.     

选择算子对演化硬件进化速度影响的研究

演化硬件能使武器装备系统像生物一样改变自身的结构以适应环境的变化。介绍了演化硬件的基本理论,借助于数学推导,详细分析了选择算子对进化速度的影响,提出了一个提高进化速度的方法,并通过进化实验进行验证。     

一种改进的变异粒子群算法研究

粒子群优化算法PSO(Partic le Swarm Optim ization)是一类性能优越的寻优算法。但由于早熟问题,影响了算法性能的发挥。针对这一问题,引入粒子距离的概念,提出一种新的PSO改进方法(称为NA-PSO)。通过求解组网雷达的系统偏差,表明了NA-PSO算法的可行性,与对比方法相比较,能有效配准,且具有更好的收敛精度和更快的进化速度。     

从约束到自由——论武器进化的逻辑

本文通过分析战争中约束与自由的辩证关系和武器在战争中具有争取自由的力量,从而揭示了武器的自由本质,并以此为前提,阐述了武器进化的方向、内容和内在动力,得出从约束到自由是武器进化的逻辑这一结论。     

装备保障训练变革的范式理论研究

将科学范式的思想引入装备保障训练变革研究中,提出了装备保障训练范式的概念,分析了信息化条件下装备保障训练范式的主要特征,基于自组织进化理论设计了装备保障训练范式的变革路径．研究成果为开展信息化条件下装备保障训练变革理论研究和实践提供了方法指导．     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。