基于遗传算法的反导拦截弹助推段自动驾驶仪的设计

针对反导拦截弹助推段一般不进行大机动飞行、弹道相对平直的特点,基于小扰动线性化方程,设计了由阻尼回路、攻角回路和过载回路组成的三回路自动驾驶仪。在理想弹道计算的基础上选取特征点,在每个特征点处将弹体简化为二阶环节来近似。针对待优化参数多、且处于不同控制回路的特点,采用遗传算法对控制器参数进行优化。仿真结果证明所设计的控制器能够很好地跟踪指令信号。     

基于系统动力学的装备保障体制系统仿真分析

装备保障体制系统具有复杂性、动态性和非线性等特点,构建了三级装备保障体制的SD仿真理想模型和仿真延迟模型。充分考虑保障系统生成各要素之间都具有的反馈性和时滞性,通过模型仿真对三级装备保障系统的稳定性进行了分析,并指出了建立二级装备保障体制的条件,分析了军民联合的保障机制对保持保障系统稳定性的重要作用。最后基于仿真结果提出了装备保障体制建设方面的几点建议。     

基于改进人工免疫算法的火力分配

随着现代武器杀伤力的极大提高,任何来袭目标的突防都可能造成极大的破坏,这对传统的火力分配提出了挑战。提出一种新的火力集中原则,在满足对来袭目标一定杀伤的前提下,适当转移火力,实现火力总的集中,据此建立了火力分配优化模型。通过改进人工免疫算法的抗体群,提高模型的求解速度,缩短方案的寻优时间。通过实例进行仿真,结果表明,基于改进人工免疫算法能较快速实现火力分配,算法具有一定的可行性。     

中段智能机动突防后的虚拟目标修正研究

为实现弹头中段机动后的显式制导,进行了虚拟目标修正研究。通过在建立最大弹道包络面的基础上,提出基于穿越弹道横截面的虚拟目标修正方法,基于弹道包络横截面的大机动弹道虚拟目标计算方法,建立虚拟目标计算模型。通过仿真获得了大机动弹道对应的虚拟目标,通过显式制导方法验证了其具有较好的制导精度,此方法为工程应用和理论研究提供了重要的理论参考。     

高架索的多体动力学模型

针对目前海上补给装备研制中尚无可用的高架索模型的现状,从多体动力学角度入手,研究了绳索多体系统动力学模型的建立方法,将绳索均匀划分为若干刚体单元,各单元之间采用球铰连接。用该方法建立了绳索的多刚体系统动力学模型,并在此基础上,应用仿真软件 ADAMS 对海上横向干货补给过程进行仿真计算。结果表明：海上补给高架索多刚体系统动力学模型完全可以模拟实际的高架索,且仿真计算结果与高架索力学振动模型的计算结果相比更贴近实际情况。     

直接耦合干扰的自适应两级补偿方法

针对水下电磁探测系统对直接耦合干扰的补偿精度受限于硬件采样分辨率的问题,研究了基于自适应技术的直接耦合干扰两级补偿方法。采用高速 DSP 芯片实现直接耦合干扰补偿电路,完成直接耦合干扰的粗调补偿;提出了基于可变遗忘因子的 QRD-LS 算法,并采用基于该算法的自适应陷波器实现了直接耦合干扰的微调补偿。实验研究验证了两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿性能。结果表明：基于可变遗忘因子的QRD-LS 算法稳定性好,收敛速度快;基于该算法的自适应两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿精度达到10－4倍。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

威胁环境生存突防优化策略分析

讨论了影响飞机作战生存性的主要因素,建立了生存概率模型。根据生存概率模型确立了威胁环境生存突防优化策略。最后,为了简化计算推导了实用危险性模型     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。