基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

基于犹豫度特征改进的新的直觉模糊相似度

直觉模糊集之间关系的密切程度可用相似度来度量。近年来提出了多种定义两个直觉模糊集相似度的方法,但这些方法对犹豫度的考虑不够,因而计算出的相似度大多存在反例。依据直觉模糊集信息的波动性和不确定性特征,补充拓展定义了直觉模糊相似度,并基于此给出了直觉模糊相似度的计算公式。最后在人工框架测试集中进行了验证,结果不存在反例。     

静电放电抗扰度试验中辐射场若干特性的试验研究

国际标准IEc61000-4—2中对静电放电抗扰度试验方法和试验布局进行了规定，但是对间接静电放电（ESD）产生的辐射场没有进行描述。根据标准IEc61000—4—2，首先对水平耦合板和垂直耦合板放电时垂直耦合板上的场分布进行了分析，然后对几种医疗设备进行静电放电抗扰度试验。试验得出：1）对两种耦合板放电时，水平耦合板上电场强度和磁场强度随测试距离的变化趋势不同；2）试验结果对ESD模拟器的种类有着依赖关系。这些结果为研究电子设备静电放电抗扰度试验新方法、新标准和新的试验平台及诊断评估方法提供了参考依据。     

基于EML模型的备件库存优化方法

针对当备件重要度不同时METRIC模型无法再使用边际效应法及在有限的保障经费和仓库空间约束条件下的备件库存问题,建立了评价备件重要度的12个指标,并给出了备件重要度的求解步骤;以装备可用度模型为基础,结合备件重要度,改进了边际效应法;以仓库空间、装备可用度为约束条件,以保障费用为目标函数,给出了以改进的边际效应法求出备件库存配置方案的步骤;案例研究表明:采用EML模型可以在最大化利用约束条件、满足目标要求、重点照顾重要度高的备件,同时对重要度一般的备件也能兼顾。     

基于AHP-FCE排爆机器人的排爆综合性能评价

针对JW-902排爆机器人的排爆综合性能评价问题,运用层次分析法——模糊综合评价法,给出综合评价的数学模型。建立完整的JW-902排爆机器人排爆效果的综合性能评价指标体系,结合主要的因素进行分析,采用AHP确定了JW-902排爆机器人的不同因素的权重系数,得到了整体的等级隶属度情况。结果表明此评价模型使用简单易懂,得出的结果科学可靠。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。     

基于效果的装备保障合同商选择方法

基于效果的合同商装备保障是将基于效果的维修理念应用于合同商装备保障领域提出的一种装备保障策略,更加关注装备的作战效能,同时对合同商提出了更高要求,因此,选择恰当的合同商对于实现预期结果显得更为重要。而合同商选择是一个多准则决策问题,很大程度上依赖于决策者和决策条件状态的不确定性和模糊性。构建了一个基于效果的合同商选择系统流程,并提出了基于相似度的模糊TOPSIS法,简化了计算流程,最后通过一个具体案例来验证该方法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的发动机故障仿真

为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。