动圈式永磁直线直流电机的精英保留多种群遗传优化算法

为了实现陆基无人机电磁弹射器高机动性及其直线弹射电机的高功率密度,针对动圈式永磁直线直流电机,提出精英保留的多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm with Elite Retention, MPGAER)的电机最大功率密度优化方法。以磁通密度和电流密度为约束条件,利用其搜索能力强、收敛速度快的特点优化电机的结构参数,并与磁路法初始设计结果和传统遗传算法优化结果进行比较。结果表明:与磁路法初始设计相比,MPGAER能使电机质量减少6.25%,功率密度提高10%,电机动态性能得到提高;MPGAER优化设计的电机功率密度高于遗传算法设计结果,所提方法有效地解决了在优化过程中出现易收敛于局部最优点和寻优效果差的问题。     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反导指挥控制系统研制具有一定指导意义.     

基于优化神经网络的雷达波束分配方法研究

在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经网络的输入和输出,建立了目标威胁度评估模型;算法根据威胁度的大小进行波束调度,并采用执行威胁率衡量波束调度的效果.仿真结果表明,该模型具有更高的预测精度,能够准确地实现目标威胁评估,在此基础上具有较好的波束调度效果.     

网络信息体系弹性影响因素重要性评估方法

针对网络信息体系弹性影响因素重要性评估问题,提出了一种基于熵理论的群决策方法.在分析网络信息体系弹性作用过程的基础上,提炼了网络信息体系弹性影响因素;由熵权以及个体决策结果和群决策结果的偏差量,定义了专家的客观权重;提出了一种基于偏离度的权重调整算法,设计了网络信息体系弹性影响因素重要度等级映射方法,通过算例仿真验证了该评估方法的有效性和可行性.     

海上多无人机协同交叉定位的优化配置方法

针对多部无人机协同交叉定位,考虑无人机安全距离、通信距离和动力学约束条件下,解决多部无人机自动实现对飞行速度和角度的优化配置问题.提出了多机协同测向交叉定位方法,该方法先根据几何稀释度精度建立了不等式约束下的无人机运动参数单目标优化模型,再利用惩罚函数法将优化模型转换为无约束条件的极小值求解问题,最后利用粒子群优化算法获得各无人机飞行速度和角度估计值.仿真试验表明,该方法对不同无人机阵型和辐射源运动状态具有较强的适应性,相比直线飞行配置方法,其定位精度有较大的提高.     

正反向量子斯特林循环有限时间热力学性能界限和优化准则

研究了正反向量子斯特林循环的最优性能.在经典极限下,导出了循环的有限时间热力学性能界限和优化准则.得到了斯特林热机、制冷机和热泵特性参数之间的优化关系.     

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。     

装备研制方案评估的群决策方法研究

针对装备研制方案的群决策问题,分析了常规决策方法的不足之处,并指出在某些情况下,按照常规的处理思路,可能会将合理的方案当成劣解而无意中排除。提出采用改进的优序法来解决装备研制方案的群决策问题,从而达到提高决策质量的目的,给出了计算实例。     

量子雷达及其目标探测性能综述

量子技术与传统技术相结合以提升经典系统性能是近年来电子信息、计算机技术等众多科学领域研究热点。由于隐身和电子对抗技术的进步和日益成熟,雷达作为一类典型的电子信息系统,其目标探测受到了越来越多的挑战。从雷达目标探测角度出发,介绍了量子雷达的基本概念与分类、若干实现模型,重点剖析、归纳了量子纠缠等量子效应增强雷达目标探测性能的物理机理与研究现状,指出了量子雷达研究和实现中的关键技术与研究方向。