A search game taking account of attributes of searching resources

This article deals with a two‐person zero‐sum game called a search allocation game (SAG), in which a searcher and a target participate as players. The searcher distributes his searching resources in a search space to detect the target. The effect of resources lasts a certain period of time and extends to some areas at a distance from the resources' dropped points. On the other hand, the target moves around in the search space to evade the searcher. In the history of search games, there has been little research covering the durability and reachability of searching resources. This article proposes two linear programming formulations to solve the SAG with durable and reachable resources, and at the same time provide an optimal strategy of distributing searching resources for the searcher and an optimal moving strategy for the target. Using examples, we will analyze the influences of two attributes of resources on optimal strategies. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2008     

Neighborhood search heuristics for selecting hierarchically well‐formulated subsets in polynomial regression

The importance of subset selection in multiple regression has been recognized for more than 40 years and, not surprisingly, a variety of exact and heuristic procedures have been proposed for choosing subsets of variables. In the case of polynomial regression, the subset selection problem is complicated by two issues: (1) the substantial growth in the number of candidate predictors, and (2) the desire to obtain hierarchically well‐formulated subsets that facilitate proper interpretation of the regression parameter estimates. The first of these issues creates the need for heuristic methods that can provide solutions in reasonable computation time; whereas the second requires innovative neighborhood search approaches that accommodate the hierarchical constraints. We developed tabu search and variable neighborhood search heuristics for subset selection in polynomial regression. These heuristics are applied to a classic data set from the literature and, subsequently, evaluated in a simulation study using synthetic data sets. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

超高精度车床直线运动误差检测与补偿系统的理论与实验研究

本文介绍了用三传感器误差分离法在线检测超高精度车床拖板直线运动误差和加工工件的素线直度误差。检测系统的精度高达±0.078μm。在此基础上,通过微计算机对误差数据进行数学处理,并驱动伺服机构对工件素线直度误差进行补偿加工。结果使工件素线直度精度提高到0.5μn/160mm,比补偿前的精度提高了50%以上。     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

Hill 方程在远距离拦截中的应用

提出了一种通过坐标系移动,化原系中的大相对距离为新系中的小相对距离,以减小Ｈｉｌｌ方程在大相对距离时的模型误差的方法,即当拦截器的相对距离达到某一精度许可的值ρ＿１时（定义ρ＿１为精度控制参数,例如可取ρ＿１＝５００ｋｍ）,以拦截器位置为原点,建立一假想的动参考系,将拦截器在原动系中的相对运动参数转换为新系中的相对运动参数（显然在新系中的初始相对距离）,从而化大相对距离为小相对距离问题,提高Ｈｉｌｌ方程的描述精度。本文给出了方法的理论分析及两个计算机仿真实例,该法确可有效地减小Ｈｉｌｌ方程在大相对距离时的模型误差,结果是令人满意的。     

自由后坐式自动武器运动系统优化设计研究

本文介绍自由抢机式自动武器运动系统有关结构参量的一种优化设计方法。优化的目标函数为自动机后坐到位速度和弹丸的初速。优化的结构参数有自动机的质量,弹簧的抗力等。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

旋成体射弹倾斜入水运动仿真

为了研究运动参数和弹头外形对弹体斜入水过程的影响规律,采用气液两相流体积分数和水汽空化模型,通过嵌套网格实现刚体三自由度运动学和动力学耦合,模拟了弹体以80～100 m/s速度倾斜入水开空泡阶段的运动过程。经文献实验验证,入水弹体速度与位移的误差为0～6%和-8%～0,转动角度误差为-6%～0。通过对入水速度和入水角度的多工况模拟研究,发现入水速度增大,弹体轴向冲击载荷增大,最大载荷与速度的平方呈线性关系,弹体速度非线性衰减率大;入水角增大,弹体转动角速率减小,运动稳定性强,速度衰减率不受入水角影响。与圆锥头部弹体相比,采用头部阶梯状修型后的弹体的平均速度衰减率、转动角速率和最大轴向冲击载荷分别降低到66.7%、40%和77.2%,显著提高了运动稳定性。     

潜艇上浮运动数值计算方法的研究与验证

预报潜艇上浮运动是探索研究潜艇上浮运动控制规律以及潜艇安全上浮的前提。就潜艇上浮运动的数值计算方法和计算流程进行了详细介绍,对数值计算方法中的湍流模型及离散格式等进行了优选。基于模型上浮试验结果,对数值计算的不确定度进行了分析且对数值计算结果进行了验证。证明了该数值计算的可靠性,并发现数值计算结果与试验结果很接近,验证了该数值计算方法的可行性,说明该数值计算方法和试验可为潜艇上浮运动的研究提供参考和借鉴。