无灰型柴油添加剂的灰模式关联决策

由于无灰型柴油添加剂不存在二次污染问题,将是节能降污柴油添加剂发展的趋势,但是无灰型添加剂的加入可能会改变燃油多项理化指标和发动机台架评定结果,采用灰模式关联决策在众多添加剂中确定最优无灰型添加剂是一种较为科学的方法.通过对含有无灰型柴油添加剂油样的各项理化指标测试、模拟评价测试和发动机台架试验结果进行灰模式关联决策,...     

天基信息支援下装备战场抢修有色Petri网模型研究

对天基信息支援下装备战场抢修活动过程进行了探索,运用Petri网建模工具建立了天基信息支援下装备战场抢修有色Petri网模型,将组织结构图、功能图和信息流动流程图集于一身,实现了系统的静态结构和动态过程的统一。模型直观、易于理解,对模型运行规则进行了详细说明,有利于仿真编程的实现。通过模型的深入研究,能够加深对天基信息支援下装备战场抢修规律的认识,进一步提高装备战场抢修能力。     

动力伞8自由度动力学建模与仿真

现有文献中的翼伞建模方法多数是针对不带动力情况下的翼伞建模,不能适应动力翼伞的飞行控制。为了实现动力伞的有效控制,首先要建立合理的动力学模型。假设翼伞承载物和软翼之间具有2个自由度,分别建立软翼和承载物体坐标系下的作用力和力矩的平衡方程,通过体坐标系转换和消除翼伞内部状态量,得到有利于实现翼伞控制的8自由度非线性状态方程。仿真表明模型的飞行曲线与飞行实验的结果相一致,验证了模型的有效性。     

基于弱多径覆盖的虚电路恢复策略研究

虚电路技术可以为Ad Hoc网络中的节点提供面向连接的服务。然而,由于拓扑动态性等特征,Ad Hoc网络中的虚电路容易断开,从而导致业务时延、时延抖动增大甚至通信中断等问题。为此文章提出了一种基于弱多径覆盖的虚电路恢复策略,通过将虚电路机制与弱多径覆盖多径策略相结合,可以有效地减少虚电路恢复时间和需要重新预约资源的节点的数量。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于DoD AF的两栖编队指挥信息系统体系结构设计

两栖编队指挥信息系统是两栖作战力量形成基于信息系统的一体化作战能力的关键,具备跨平台、规模庞大、组成结构复杂和作战方式灵活多变等特点,为此必须加强系统的顶层体系结构设计,以确保两栖作战装备同步协调发展.DoDAF是指导美军军事电子信息系统和武器装备架构开发的框架和指南,各国也跟随研究并开发适合国情的武备标准规范.以DoDAF2.0为体系结构设计方法,结合两栖编队遂行登陆登岛作战场景,开发指挥信息系统的体系结构模型,开展体系结构模型验证试验,试验结果表明,所设计的体系结构模型与预期一致,其研究结果可为两栖编队指挥信息系统方案设计和技术设计提供参考.     

DP接口多屏显示在火控系统中的应用

将DP多屏显示技术应用到嵌入式载体,介绍了DP接口原理、相关火控系统硬件、软件的设计,DP接口传输设计,实现了界面显示资源与显示处理资源分离的模式;解决了多屏显示传输不可靠的问题,保证火控系统"一拖三"的多屏显示功能正常.     

反舰导弹目标毁伤预测的贝叶斯推断模型研究

导弹反舰作战是一种有效的非对称打击作战样式,目标毁伤预测在其中承担着关键一环.针对现有反舰导弹目标毁伤预测方法在计算代价或样本规模等方面的限制,在贝叶斯网络技术的框架下,提出一种用于目标毁伤预测的贝叶斯推断模型.该模型将导弹反舰作战的突防和毁伤等过程抽象成高层的概率语义,仅需少量样本数据就可驱动模型关键参数的学习过程,在实现目标毁伤预测的同时还附加有发射弹量规划能力.通过实验,验证了模型的可行性与有效性.     

阵地工程施工环境评价模型研究

为了准确评价阵地工程施工环境质量,在分析施工环境影响因素的基础上,选取氧气含量、CO浓度、粉尘浓度等8项指标,建立了施工环境评价指标体系.针对体系中指标类型多样、评价信息不确定等客观原因,提出了一种基于证据推理算法的置信规则库推理的评价模型.结合某工程实测数据和专家经验,应用该模型进行施工环境评价.结果表明,该模型能够综合反映指标输入信息对环境质量的影响,克服了传统环境评价方法单一化的缺点,评价结果更加贴近实际,为决策者优化施工方案提供了理论参考.     

基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.