基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

基于三方动态博弈模型的网络生存防御策略优化配置

针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

基于大涡模拟的气体羽流分层特性数值模拟

采用大涡模拟(LES)对气体羽流分层特性进行数值模拟,分析了基于LES的气体羽流模型、控制方程和数值计算方法,探讨了LES在多组分气体羽流模拟中的应用;以文献[1]中氦气在空气中形成羽流的实验数据为参考,对所建模型进行验证。利用该模型对密闭空间油气泄漏过程进行数值模拟,计算结果表明油气在泄漏发生的240 s之内,不同组分表现出显著不同的分层规律:相对于空气,密度较大的组分聚集在空间下部20%的范围内;密度较小的组分主要分散在空间上部80%的范围内。研究结果为油库油气危险源安全监测与预警、火灾预防与扑救等提供了关键参数参考和工程设计理论依据。     

改进遗传算法求解电力网攻击无人机分队任务分配

遗传算法因其出色的寻优能力,自提出后就被广泛用于工程技术上的最优化问题求解。根据电力网攻击无人机分队任务分配的实际需要,提出基于遗传算法思想的解决方案,并在原算法基础上,采用种群分组进化的策略进行改进。详细介绍算法的基本原理和仿真步骤,再举出实际算例进行仿真,实验结果证明算法的改进取得了良好效果。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。在飞艇参数建模中引入太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明:飞艇总重随有效载荷功率线性增加;飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。