基于两种密码体制结合的网络数据安全模型

利用密码学的方法来解决网络数据传输的安全性问题。在分析对称密码体制和公开密钥体制的代表DSE和RSA算法的优缺点后,提出将两种算法结合的网络数据安全系统的模型。     

A robust sensor covering and communication problem

We consider the problem of placing sensors across some area of interest. The sensors must be placed so that they cover a fixed set of targets in the region, and should be deployed in a manner that allows sensors to communicate with one another. In particular, there exists a measure of communication effectiveness for each sensor pair, which is determined by a concave function of distance between the sensors. Complicating the sensor location problem are uncertainties related to sensor placement, for example, as caused by drifting due to air or water currents to which the sensors may be subjected. Our problem thus seeks to maximize a metric regarding intrasensor communication effectiveness, subject to the condition that all targets must be covered by some sensor, where sensor drift occurs according to a robust (worst‐case) mechanism. We formulate an approximation approach and develop a cutting‐plane algorithm to solve this problem, comparing the effectiveness of two different classes of inequalities. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 582–594, 2015     

采用组合优化策略求解导管桨参数优化设计问题

建立了新的导管桨优化设计模型。该模型采用试验设计方法(DOE,design of experiment)在设计空间中均匀采样,捕捉整个设计空间中最有效的设计区域,进而用梯度优化算法在有效设计区域中进行优化设计。经计算实例证明:该算法可以辨识各因子对设计目标的影响系数,从而减少导管桨约束优化问题的计算时间,更有效地解决复杂的非线性优化问题。     

流体网络在线性能评估与故障诊断方法

在流体网络机理建模的基础上,研究了各种性能退化因素对流体网络特性的影响,通过对网络当前特征参数与理想状态的偏差分析,给出了量化的流体网络性能评价指标,然后以该指标为依据,结合网络的拓扑结构和动态数据,实现了在线性能评估、故障诊断和故障定位。将该方法应用于实际工程案例,并通过仿真结果和实际情况的对比,证明了该方法的实用性和诊断评估结果的准确性。     

基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。     

BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

混合电推进能源管理系统模糊逻辑控制

针对混合电推进能源管理方法开展研究,设计了一种基于模糊逻辑控制的混合电推进能源管理系统。通过设置垂直起降飞行器的功率要求、内燃机-发电机输出功率和储能电池荷电状态的模糊隶属度函数,动态最优分配发电机与储能电池的功率输出,从而提升系统的燃油经济性与飞行器的航程。结合模型设置,对100 kg级的垂直起降转平飞的飞行器能源系统变化进行仿真计算,验证了能源控制算法的可行性。结果表明：基于模糊逻辑控制的能源管理方法,在总时长约为1.2 h的飞行过程中,内燃机约有1 h的时间工作在比油耗最低的区域,从而提升了混合电推进系统的能量利用效率。研究为后续混合电推进系统的能源高效控制与管理提供了设计思路和分析方法。     

Wasserstein距离在液体火箭发动机故障检测中的应用

健康监控技术能够切实提高液体火箭发动机的可靠性,针对液体火箭发动机健康监控中的故障检测问题,提出基于Wasserstein距离的方法,利用液氢液氧火箭发动机地面热试车数据进行验证。该方法的核心思想是利用Wasserstein生成对抗网络模拟正常数据的样本分布,利用其判别器计算测试样本与模拟分布间的Wasserstein距离,进而实现故障检测。结果表明:该方法能够克服故障数据不足的困难,有效检测稳态过程中的故障,没有发生误报警,且对早期异常有较高敏感性;在训练样本较少的情况下,当Wasserstein距离阈值为3σ时对启动过程的早期异常有较高敏感性,取5σ时仍可有效检测启动过程中的故障,误报警率为12.5%。     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。