基于启发式算法的弹药配套包装优化模型研究

弹药基本包和组合包的装载优化，是实施弹药配套包装所需解决的关键问题。提出了“分类布局策略”方法，用以解决配套包装布局难题。针对步兵部队体制编制区别，建立了两种具有普遍代表性的装载优化模型。首次提出了“余度”概念，并将其在“类装载启发式算法”中加以应用。试验数据检验证明了所提出的方法对弹药配套包装的实施具有现实指导意义，为其在部队推广应用奠定了理论基础。     

固定翼无人机曲线路径跟踪的积分向量场方法

常规的向量场方法在处理无人机曲线路径跟踪问题时很容易受非定常风扰的影响而使得跟踪误差增加,因此很多方法采用用无人机的惯性坐标系(地速和方位角)替代机体坐标系(空速和偏航角)的方式来提高抗风性能。但是,这种方式只能处理大小和方向均恒定的风扰,这在实际飞行中是过于理想的假设。为了克服这些不足,提出了一种采用侧偏距的积分来主动抵消非定常风扰的积分向量场方法用于固定翼无人机曲线路径跟踪控制。根据期望路径的曲率及路径角,结合无人机自身的状态信息设计了曲线路径跟踪策略,并且使用李雅普诺夫理论证明了提出的方法能够确保闭环系统的全局渐进稳定。最后,使用高性能半实物仿真系统验证了提出方法的抗风跟踪性能。     

基于星上天线仰角约束的星间可视卫星集解析算法

星座自主导航需要对星间可视性规律做定量分析,可为进一步研究星间自主组网策略以及星间网络拓扑设计提供理论依据,同时星上自主建立星间链路需要卫星已知其可视卫星集合,因此有必要研究星间可视性解析算法.建立了基于星上环带天线仰角约束的星间可视性判定模型,结合星座几何特性以及卫星运动规律,以时间为变量,推导了卫星在运动过程中对同...     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

舰载对陆巡航导弹规划航路点间距离的计算分析

针对舰载对陆巡航导弹在实际飞行中,其航迹需要参考近似大地线的航线,在充分考虑导弹由海对陆的航路规划过程基础上,提出了易于编程、精度有所改进的空间两点间大地距离的计算方法.该方法在考虑高程的地球椭球模型参数的求取基础上,利用Bowring反解公式重新推导了顾及高程的空间航路点间的计算公式.相关算例表明,该方法提高了导弹规...     

潮流与风对单点系泊系统运动稳定性的影响研究

应用时域仿真的方法研究了风与潮流作用下单点系泊系统的非线性动力学特性。以三阶操纵运动方程为基础,引入定常的风力、潮流作用力和二阶波浪力,建立了系泊系统三自由度运动微分方程,据此建立了系泊系统的多自由度计算机仿真模型。风与潮流联合作用的情形下,对一艘单点系泊油轮的动力学行为进行了数值仿真研究。以潮流速度和系缆长度为分岔控制参数,在参数平面上给出了油轮系泊运动的Hopf分岔集,它将参数平面分为两个系统动力学行为本质不同的区域。研究表明,与潮流(顶流)单独作用的情形相比,顶风条件增加了油轮静止系泊位置的Liapunov稳定性。     

中频同步发电机组励磁系统的改进

用ＰＷＭ调节技术,按自控原理,对发电机励磁系统进行了改进设计,并比较了几种励磁系统的优缺点,提出了完整的设计电路。其电路简单,工作可靠。     

关于广义KKM定理的几点注记

本文在 H-空间中引入伪紧闭集的概念,得到一个广义 KKM 定理,从而获得了 KyFan 匹配定理以及极大极小不等式的一些新结果.     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。