基于ERA和PT的舰艇编队多作战想定下效能评价

为了解决舰艇编队作战效能评价高度专业性、复杂性及要素间关联性等技术难题,提出了基于证据推理法(ERA)和前景理论(PT)的舰艇编队作战效能评价方法,分两步确定最优的评价指标体系及权重。对于要素间客观存在的关联性,从理论上证明了关联性越低,证据推理法的应用效果越佳,再以此为目标优化效能评价指标体系;运用前景理论构建了指标体系关联度最小、评价能力前景价值最大的非线性优化模型,同时确定指标最优权重,并给出求解方法。为了验证这一方法的有效性,将基于ERA和PT的舰艇编队作战效能评价方法应用于多想定的算例分析,结果表明,提出的方法能有效地解决舰艇编队作战效能的评价问题。     

基于能力的信息化弹药消耗预计方法

信息化弹药是现代作战中重要的精确杀伤武器,为了提高打击效率、降低费用代价,需要精确预计消耗量。针对信息化弹药毁伤概率高、受多种战场环境影响等特点,提出了基于能力的预计方法。该方法运用模糊逻辑理论对多种因素进行综合定量分析,根据弹药命中概率和目标类别获得目标-弹药匹配组合,并使用弹药费用和保障费用对匹配组合进行最低费用代价排序,通过目标价值和数量预计弹药消耗量。结合实例进行的仿真计算结果表明,该方法能有效预计信息化弹药消耗量。     

基于OpenFlow的SDN中链路层拓扑发现的优化

在基于OpenFlow的软件定义网络中,控制器需要对全局网络状态保持全面并且实时的掌握,怎样快速地获取当前网络的拓扑状态成为了重要前提。而SDN的拓扑发现协议OFDP虽然已经将控制权交给了控制器,但是仍采用洪泛式的拓扑发现消息发送机制来进行拓扑发现,没有达到全局最优,增加了不必要的开销。因此,提出一种基于OFDP的改进机制,在控制器中添加新的拓扑发现功能模块,通过减少重复端口发现的方式,来减少网络中的拓扑发现消息的数量。仿真实验结果表明,改进机制在加快了网络拓扑的生成的同时,减轻了控制器的负载。     

伺服电机积分型SMC速度控制策略

为解决伺服电机控制系统输出转速可控性差、波动大、动态响应慢等问题,提出积分型滑模变结构控制策略,设计负载转矩观测器解决控制过程中的负载扰动问题,基于Simulink搭建永磁同步电机速度控制系统仿真模型,搭建电机测试系统台架对控制系统的稳态性能和动态性能进行试验验证。研究结果表明,相比于传统比例积分微分控制和普通滑模变结构控制(Sliding Mode variable structure Control, SMC),所设计的控制策略能够使控制系统达到稳态时速度波动较小,鲁棒性较好,抑制了SMC的抖振现象。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

脊状表面降噪特性研究

采用大涡模拟湍流模型(LES)仿真计算V型脊状面的湍流边界层流噪声,研究了V型脊状结构高宽比对降噪特性的影响。计算结果表明,大高宽比脊状结构降噪效果更加突出,其高频区的声压密度及峰值处的频率较其他两种尺寸都有明显减少,其中声压级最大减小量5dB。通过比较其上部区域流场的涡量及湍流脉动强度,发现如果脊峰更加"尖削",则脊状表面抑制涡发展、"稳定"湍流脉动的能力增强,而这就是其获得更好降噪效果的主要原因之一。     

弹炮结合防空武器系统的可靠性设计方法

可靠性设计是弹炮结合防空武器系统设计定型中的一个重要环节。基于弹炮结合防空武器系统的基本结构和体系,根据各分系统失效对于整体系统失效贡献程度的大小,在给出重要度系数的基础上,建立了弹炮结合系统的可靠性综合评定模型;与此同时,利用可靠性定义采用原准比例法建立了弹炮结合系统的可靠性分配模型;并根据实际工程应用经验数据,对弹炮结合防空武器系统的可靠性设计方法进行了实例计算,算例表明所建立模型的有效性。分析结果表明该可靠性设计方法具有一定的工程应用价值。     

航空瞄准新算法AFA的剖析与改进

AFA(Asynchronous Fire Aiming,非同步射击瞄准)算法是一种新的航空瞄准算法,消除了经典航空前置跟踪瞄准算法LCOS(Lead Computing Optical Sight,前置计算光学瞄准)存在瞄准稳环的弊端。分析了LCOS存在瞄准稳环弊端的根本原因,并在此基础上深入剖析了AFA算法消除瞄准稳环的原理与核心技术。同时,指出AFA算法存在的"瞄准环构成超限"缺陷,并针对此缺陷提出了改进方案,进一步完善了AFA算法。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。