双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用

针对舰炮武器性能指标，运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估。该方法提出了新的论域[-1，1]使评估更能符合人的思维逻辑，能够客观的对舰炮性能进行评估，通过对多中舰炮的具体参数指标进评估，得出各种舰炮的性能优劣的排序，具体的数学模型仿真表明，对舰炮武器性能的评估是行之有效的。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

对流层散射下MPLS重路由信号去噪研究

针对对流层散射信道MPLS重路由信号数据含有噪声的问题,分析了Facility重路由原理和MPLS标签转发过程,引入小波阈值去噪算法对含噪声标签信号数据进行处理。利用一种随分解层数变化的阈值和折中阈值函数规则,来解决传统算法中的阈值确定和阈值函数选取存在的问题,针对折中阈值函数规则中参数a的确定问题,利用模拟数据,以信噪比(SNR)为目标函数,采用定步长变a形式,从而得到去噪效果最好时对应的a值,并用实测数据加以验证。仿真结果表明,改进后的算法在信噪比上有1.5 d B~3.4 d B的提高,均方差(RMSE)下降约0.01~0.03,为路由修复信号的去噪提供一种可行的方案。     

基于遗传算法的航路规划模型研究

航路规划模型问题是飞行器航路规划研究的一个重点问题。目标函数模型设计的合理与否,对航路规划的效率及准确度将产生十分重要的影响。在建立连续的威胁概率函数模型、构建航路规划目标函数模型时,将遗传算法应用到航路规划中,通过仿真计算验证模型有效性。     

遗传算法在武警勤务中的应用研究

遗传算法是一种新的全局优化仿生算法。介绍了遗传算法的编码方法、选择算子、交叉算子和变异算子 ,以及适应度函数的设计 ,结合武警部队勤务的特点 ,探讨遗传算法在武警勤务中的应用。并以遗传算法在军事 (行军 )路线优化选择和智能排课系统中的应用为例 ,对遗传算法的建模等进行了探讨     

基于遗传算法的导弹结构模态参数识别

系统地研究了基于遗传算法的线性结构系统模态参数识别方法.遗传算法对广义动力学系统的辨识已经得到了充分研究,但在结构系统参数辨识方面的研究还不多,使用浮点数编码方案,利用频响函数数据,给出了结构系统模态参数识别步骤.由于遗传算法的全局寻优特性,该算法具有极强的抗噪声能力,即使对噪声严重污染的数据依然能够很好的辨识出待辨识的参数.通过一个两自由度的弹簧质量块系统进行了仿真分析,最后将方法用于一个实际的导弹结构的实验数据分析.     

拦截弹推进及弹道参数的模糊优化研究

在拦截弹推进系统和弹道参数的设计中 ,引入多目标多约束的模糊优化方法 ,在约束条件一定的情况下 ,合理选择和分配几个重要的设计变量 ,使得拦截弹的总质量最小、拦截时间最短。     

高超声速飞行器保预设性能的反演控制方法

为了解决高超声速飞行器纵向运动模型的稳定轨迹控制问题,设计了一种在非仿射模型基础上保证预设性能的反演控制方法。对于速度子系统,直接设计非仿射控制律,保证预设性能,通过合理的变换将高度子系统转化为严格的反馈形式,便于反演控制步骤的设计。基于动态性能和稳态精度,设计了预设性能函数,将跟踪误差的稳定性限制在预设范围内,引入指令滤波器,有效克服了传统反演控制中虚拟信号重复推导的问题。控制器的设计不依赖于精确的模型。引入径向基函数来逼近过程中的未知函数,使得控制律具有令人满意的鲁棒性和实用性。基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了所有闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制器能够稳定地跟踪参考信号。     

求解互补问题的极大熵微粒群混合算法

首先,利用NCP函数,将互补问题转化为一个非光滑方程组问题,然后用凝聚函数对其进行光滑化,进而把互补问题的求解转化为无约束优化问题,最后利用微粒群算法对其进行求解。利用3个测试算例对其进行测试并与其他算法进行比较,计算结果表明:该算法在求解的准确性和有效性方面均优于其他算法。