改进ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.基于ICP(Iterated Closest Point)的预定目标选择方法利用了编队形状信息,获得了比传统方法更好的预定目标选择概率.但ICP算法易受干扰点的影响,且因受初始点选取的影响容易收敛到局部最优值.为了提高预定目标选择概率,提出了基于改进ICP算法的预定目标选择方法.改进ICP算法相对标准ICP算法增加了以下两点改进策略:利用加权距离函数削弱干扰点影响;利用随机扰动控制收敛过程跳出局部收敛域.仿真计算表明改进措施的有效性,特别是在干扰情况下预定目标选择概率显著提高.     

公共场所人员消防安全疏散模拟系统设计

公共场所的人员消防安全疏散问题是确保火灾下人员生命安全的关键.为模拟公共场所人员的消防安全疏散行为,提出了一种基于元胞自动机的火灾情况下人员疏散模型.在详细的系统需求分析、概要设计和详细设计基础上,开发了公共场所人员消防安全疏散模拟系统,并进行了系统测试和火灾情况下人员疏散过程模拟.该系统实现了生成公共场所火灾场景、计算并模拟人员疏散行为、管理消防安全疏散规范及算法等功能,系统运行稳定,对人员疏散的模拟过程与实际相符,具有操作简单、模拟直观、数据可靠、扩张性强等特点,能够为研究火灾环境下公共场所人员安全疏散问题提供平台.     

发射与制导分离的编队协同防空目标分配决策

为解决舰艇编队协同防空中发射和制导分离时的动态目标分配问题,以编队生存概率最大、目标突防综合威胁值最小和制导单元分配效益最优为最优函数,建立了动态多目标优化分配决策模型及状态的动态更新方式.采用多项改进措施设计了动态多目标粒子群优化求解算法及流程.仿真结果表明,所建立的目标分配模型能较好地解决舰舰协同防空中火力通道固定和分离时的不同分配问题,并得到了一些有益结论.     

潜射鱼雷弹道预测模型与仿真

对来袭鱼雷弹道进行预测是实施鱼雷防御的一个前提条件.首先,分析了目前水面舰艇对鱼雷信息的获取方式与特点,指出应以鱼雷方位信息为基准进行弹道预测.其次,从不同类型潜射鱼雷的发射方式和弹道特征着手,分别建立了潜射直航鱼雷、声自导鱼雷、尾流自导鱼雷的弹道预测模型,并归纳了线导鱼雷的导引艇方位分布规律.最后,通过仿真分析不同类型鱼雷的弹道预测效果和影响因素,并定量给出了线导鱼雷的导引艇方位预测偏差范围最小可达3°～5°.该研究成果可有效提高水面舰艇的鱼雷防御效能.     

基于地理信息系统检索的可视化方法

文章主要对地理信息系统中检索功能的基本涵义和研究现状进行了介绍,根据地理信息系统中检索功能实现的基本流程．着重阐述了检索过程中常用的可视化方法。最后对检索效果的评价标准以及目前面临的主要问题进行了介绍．为相关系统的设计与开发提供了一定的参考。     

复杂武器中人系整合分析与评估前沿技术研究进展

文章介绍了以美国为主的军事发达国家的人系整合分析与评估的前沿技术、相应的平台及它们的应用情况,也介绍了我国在该方向的研究现状与不足。最后对武器装备人系整合设计分析与评估提出了发展建议。     

混合动力电动汽车预测控制策略

为了保证混合动力电动汽车动力性和进一步降低燃油消耗,建立了一个预测控制策略,该控制策略采用齐次马尔科夫链对汽车运行状态特征参数进行预测,并根据预测结果对混合动力电动汽车控制策略中发动机工作范围上下限进行调整.与原电力辅助控制策略相比,建立的预测控制策略降低了运行状态对混合动力电动汽车控制策略的影响,使得车辆能够在不同运行工况中都具有良好的燃油经济性.     

餐饮废油甘油酯法合成烷醇酰胺

以餐饮废油为原料,采用甘油酯法制备表面活性剂脂肪酸二乙醇酰胺。通过均匀实验确定最优合成反应条件:反应温度200℃,餐饮废油与二乙醇胺质量比1.3∶1,反应时间330 min。在此条件,油脂转化率为98.3%,产物的胺值和pH均达到国家标准要求。产物具有良好的表面活性,并可作为中间产物用于进一步加工。     

基于IPSec的下一代高性能安全处理器的体系结构

IPSec是目前适合所有Internet通信的惟一一种安全技术。通过分析IPSec的处理过程,指出网络安全处理器的使用是IPSec协议高效实现的关键,并详细介绍了目前典型安全处理器的结构和应用。由于目前的网络安全处理器无法满足OC 48及其以上速率接口的处理要求,对下一代高速网络安全处理器的体系结构进行了分析和预测。     

Coping with shortages caused by disruptive events in automobile supply chains

Unpredictable disruptive events significantly increase the difficulty of the management of automobile supply chains. In this paper, we propose an automobile production planning problem with component chips substitution in a finite planning horizon. The shortage of one chip can be compensated by another chip of the same type with a higher-end feature at an additional cost. Therefore, the automobile manufacturer can divert the on-hand inventory of chips to product lines that are more profitable in the event of shortages caused by supply chain disruptions. To cope with this, we propose a max-min robust optimization model that captures the uncertain supplies of chips. We show that the robust model has a mixed-integer programming equivalence that can be solved by a commercial IP solver directly. We compare the max-min robust model with the corresponding deterministic and two-stage stochastic models for the same problem through extensive numerical experiments. The computational results show that the max-min robust model outperforms the other two models in terms of the average and worst-case profits.