弹药物资储备布局规划仿真模型＊

介绍了当前弹药物资储备布局规划的现状,对其涉及的要素进行分析,构建了弹药物资储备布局规划网络模型。在此基础上提出了分析模型,将弹药物资布局规划求解问题描述为有约束条件的多目标优化数学模型,解决了各仓库弹药存储量难以预测的问题,并通过实验进行了验证分析。     

面向需求变化的军队自动化立体仓库货位优化

为提高军队自动化立体仓库的出库能力,提出应根据需求变化对在库物资货位进行动态调整,从而最大限度地保障军队物资需求。综合考虑堆垛机总行程、货物离散度和出库频率等评价指标,采用遗传算法对该多目标优化问题进行求解,并运用Matalab仿真。结果表明,该方法能较好地提高军队自动化立体仓库在需求动态变化时的出库能力。同时,该研究对一般仓库的货位优化也有一定的借鉴意义。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。     

基于学科间差异信息的协同优化改进算法

分析了MDO(Multidisciplinary Design Optimization)中广泛应用的协同优化算法的特点和存在的问题,提出了一种基于学科间差异信息的协同优化改进算法COMI(Collaborative Optimization based on Multidisciplinary Inconsistency).利用学科间差异信息构造了系统级松弛约束和系统级罚函数,利用遗传算法作为系统级优化算法,并采用标准算例比较了标准CO(Collaborative Optimization)算法、松弛CO算法与COMI算法的性能.结果表明COMI算法在设计结果可行性和最优值上平衡性较好.     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

基于TSS方法的雷达性能优选分析研究

通过TSS方法进行了雷达性能的优选分析研究,分别针对雷达的单一性能指标和综合性能指标进行了优选分析。首先运用TSS方法完成了基于单一性能指标的雷达性能优选分析,然后通过欧几里德贴近度完成了雷达的综合性能指标优选分析,最后给出了TSS方法在雷达性能优选分析研究中的应用实例。     

基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输，利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题，采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子，对比模拟退火算法等其他算法而言，具有较好的鲁棒性，能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。