并行计算的数据重分配

为提高算法的并行计算性能 ,许多并行程序必须进行数据重分配。数据重分配是在并行计算过程中实现的 ,其开销影响算法的并行性能 ,高效的数据重分配对提高并行计算的性能有重要意义。本文阐述了数据重分配的环形算法 ;提出了数据重分配的蝶网算法 ,并证明了其正确性 ;设计了结构性数据交换方法 ;通过理论和数值实验分析了两种算法的性能     

FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

军队抢险救灾物资消耗模型的建立

军队抢险救灾物资消耗的确定，一直是困扰着各级部队的难题，也是影响部队战斗力再生的重要因素。军队抢险救灾物资消耗的确定可采用确定资金和确定实物来完成。通过建立数学模型对物资消耗进行计算，利用实例分析验证物资消耗模型。通过物资消耗模型解决了以往物资消耗确定的难题，减少了部队抢险救灾的隐形消耗。     

动态飞行仿真中人体六自由度模型研究

应用多体系动力学方法,结合飞行力学,给出了动态飞行仿真中飞行员的六自由度数学模型,并将其应用在动态飞行仿真建模中,分析结果表明这种数学模型是可行的。     

模糊时滞系统控制器依赖于状态时滞的H∞控制

针对一类非线性时滞系统，研究了该系统基于T—S模糊模型的H∞控制器设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法，设计一个依赖于状态时滞的模糊控制器，得到了系统存在模糊控制器的充分条件，此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性，最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

An attacker‐defender model for analyzing the vulnerability of initial attack in wildfire suppression

Wildfire managers use initial attack (IA) to control wildfires before they grow large and become difficult to suppress. Although the majority of wildfire incidents are contained by IA, the small percentage of fires that escape IA causes most of the damage. Therefore, planning a successful IA is very important. In this article, we study the vulnerability of IA in wildfire suppression using an attacker‐defender Stackelberg model. The attacker's objective is to coordinate the simultaneous ignition of fires at various points in a landscape to maximize the number of fires that cannot be contained by IA. The defender's objective is to optimally dispatch suppression resources from multiple fire stations located across the landscape to minimize the number of wildfires not contained by IA. We use a decomposition algorithm to solve the model and apply the model on a test case landscape. We also investigate the impact of delay in the response, the fire growth rate, the amount of suppression resources, and the locations of fire stations on the success of IA.     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

主战坦克作战效能分析与模糊综合评价

主战坦克是我军地面战的重要武器,长期以来其作战效能的评价都采用单一的指标,无法全面、准确地进行评价。通过对影响主战坦克作战效能各因素的全面分析,建立了主战坦克作战效能综合评价的指标体系,并以模糊综合评价为手段,应用模糊集合和模糊数学,建立了主战坦克作战能力的综合评价与分析模型,并给出计算实例与分析。研究结果对全面而科学地评价坦克作战效能具有积极的指导作用和较强的实用性。     

基于中位秩的动态可靠性增长模型

给出了一种动态可靠性增长模型。首先利用统计中的中位秩法结合试验数据确定各个增长阶段的失效率 ,这一技术可以很好地解决小子样问题 ,并且由于利用了动态建模的思想 ,因而可以客观地反映系统的实际状态。其次 ,该模型继承了传统Duane模型简单、直观、易于进行参数估计的优点 ,同时又很好地处理了传统Duane模型所不适用的分阶段、多场景试验的情形 ,因而有很广阔的工程应用前景。最后通过仿真实例验证了该模型的正确性     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。