优化多星协同观测的改进广义模式搜索算法

多星协同观测可以最大化卫星的整体效能,如何对多星进行部署是一个设计空间大、设计变量多的优化问题.对此,提出了基于Kriging模型的改进广义模式搜索算法.在算法的搜索步,通过代理模型最优和最大期望提高在当前网格内进行选点,避免选择的盲目性;在筛选步,利用代理模型预测筛选集中各点提高的比例并排序,减少不必要的仿真分析.最后,采用该算法对多星部署方案进行优化,通过对比发现,算法性能优于STK-Analyzer,证明了算法的可行性和有效性.     

影响油罐电位的输油参数分析

目前,油库、储运公司改扩建工程较多,不可避免对工艺流程进行调整,依据液体静电产生原理,应用高斯定理和欧姆定律等理论,分析油罐注油过程中油面电位以及时间与管径、流速等各参数之间的关系,针对管径不变流速变化的情况,进行实验分析,在不对管路进行整改,仅对泵进行重新设计优选时,对如何控制罐内电位的安全,提出参考方案,对油库改扩建工程有一定的指导意义。     

基于状态的检查与修理综合决策模型

分析了单部件系统退化过程的特点，建立了基于状态的检查与修理决策模型。该模型根据系统的当前状态来决定检查与修理，通过分析计算系统在一个更新周期内平均检查次数、预防性维修及修复性故障的概率，建立维修费用与检查问隔及预防性维修阈值的关系，以平均维修费用最小为目标，优化检查间隔及预防性维修阈值。最后运用Matlab对模型进行数值计算，结果表明，模型能有效地降低维修费用。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

战时弹药输送路径PSO决策分析

介绍了粒子群优化算法的基本思想和理论,阐述了基于粒子群优化算法的战时弹药输送路径决策分析的实现过程。通过实例应用,证实了粒子群优化算法对弹药输送路经决策问题是可行和有效的。     

弹炮混编防空群火力分配优化问题研究

以火力分配原则为依据,在确定防空武器对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合防空作战的实际,通过对高炮、地空导弹不同运用方式的分析,介绍了解决弹炮混编防空群火力分配优化问题的一般步骤。通过算例,证明了该方法的可行性。     

目标选择的一个优化模型

坦克作战过程中 ,经常出现一个坦克群遭遇对方一个坦克群的情况 ,这时每辆坦克往往向威胁自身最大的目标开火 ,但这种选择的整体效果不一定最优。本文提出一种目标选择方法 ,使得最大限度地减轻了对方对己方的威胁 ,大大提高了作战坦克对敌杀伤效果     

无人作战飞机近距对抗占位策略与方法

针对无人机作战中前置追踪占位法存在导弹发射条件苛刻且目标机动时成功率锐减和离散对策占位法应用局限性较大等问题,提出一种无人作战飞机近距对抗占位策略与导引方法。该占位策略为解算无人机近距对抗占位的伪跟踪点,并设计一种三维变结构导引律,引导无人机完成近距作战占位机动。仿真结果表明,该占位策略与导引方法快速有效,满足无人机近距对抗时的战术指标要求。