中子动力学反应性与功率变化不同步现象研究

通过实例计算首次提出点堆中子动力学方程、中子按代倍增公式和三维两群扩散方程在一定的反应性变化下存在反应性大于零时功率减小的现象,并指出该现象的普遍性。根据有效增殖因子的物理意义,指出导致这种不同步现象的根本原因。对点堆方程给出了符合物理意义的有效增殖因子新定义,同时给出了新的点堆中子动力学方程。     

舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

油库储油区燃烧爆炸事故树分析

针对油库储油区安全管理点多面广的特点,分析储油区燃烧爆炸事故的相关影响因素和条件,建立完善的事故树模型。通过定性分析理清燃烧爆炸事故与基本事件之间的逻辑关系,定量分析获得各项基本事件的结构重要度排序,找出储油区存在燃烧爆炸隐患的重点部位,制订科学合理的安全信息监控点设置策略,为油库安全管理手段向信息化迈进提供决策依据。     

部分服务台同步多重休假的GI/M/c稳态队长

在经典GI/M/c排队中引入部分服务台同步多重休假策略,利用拟单生过程和矩阵几何解的方法,求解系统的稳态队长分布及其条件随机分解。     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

基于OPN的军事信息服务组合模型构建方法

介绍了军事信息服务的基本含义,给出了基于对象Petri网的军事信息服务组合模型的形式化描述方法,构建了军事信息服务组合模型的基本结构,并针对一个具体的防空反导作应用案例,使用国防科大对象Petri网建模仿真环境工具开发了相应的军事信息服务组合模型,并对组合服务进行了简要分析。实践表明,该方法能满足军事信息服务组合模型构建的需要,并具有良好的服务建模与仿真分析能力。     

限定广义纳什均衡及其控制罚算法

广义纳什均衡问题通常有很多解,只有在相当严格的条件下,才有可能得到唯一解。如果任意选取其中之一作为该问题的解,显然是不合理的。为此,提出限定广义纳什均衡的概念。通过给共同约束相对应的拉格朗日乘子增加约束的方法,找出具有某些特性的解。为了求解限定广义纳什均衡,还进一步给出了控制罚算法。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

模糊需求下保障设施选址-路径模型及算法

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。