高精度程控电阻网络生成算法设计

为了提高高精度程控电阻的设计效率,建立高精度电阻网络的物理模型和数学模型,提出一种高精度程控电阻网络生成算法。该算法根据给定的量程和精度,基于主电阻网络、补偿电阻网络和偏移电阻的组合方式,自动生成高精度程控电阻网络。以量程90~250 Ω、精度5 mΩ的需求为例,在MATLAB平台上对算法进行仿真验证,仿真结果验证了算法的可行性。结果表明生成的程控电阻网络满足目标量程和精度的需求,算法解算时间仅为18.128 s。相比于人工设计的方式,该算法大大提高了设计效率。     

陆战平台分布式综合模块化系统架构建模方法

分布式综合模块化系统架构,成为航空应用领域的主流架构和发展趋势.我国空军已进行了分布式综合模块化系统架构研究设计和仿真评估,但缺乏系统级的架构优劣评估.兵器领域已将综合模块化系统架构应用于型号项目中,但在分布式综合模块化架构方面,尚未在具体项目中应用.针对分布式综合模块化系统架构缺乏系统级评估手段的问题,提出一种陆战平台分布式综合模块化系统架构建模方法.根据系统架构评估需求,建立不同层级实体的模型及约束,分别对应陆战平台信息控制系统的业务层、操作系统分区层、模块层、子系统层、系统层;在层级划分的基础上,定义各层级模型的属性;通过对评估指标中的综合度、耦合度进行评估计算,对系统架构建模方法进行验证.系统架构建模方法为系统架构评估提供了一种参考.     

基于深度学习的自组织态势感知与决策系统

针对巡飞弹武器平台,如何提高态势感知的精准性和实时性以及作战任务自主决策的准确性,已成为当前的一个研究热点.结合以深度学习技术为代表的人工智能最新研究成果,提出基于深度学习的目标识别模型、任务自主决策模型和任务规划模型,并将模型应用于巡飞弹武器平台,提升巡飞弹武器平台协同作战任务的自主决策和智能规划能力.     

基于改进FPA和SVM的装备器材需求预测

精确预测已成为制约器材筹措决策的重难点问题.对此,在对国内外研究分析基础上,提出适用于复杂装备保障的消耗性器材需求预测方法.针对器材消耗规律,构建基于支持向量机的器材需求预测模型,并提出模型约束优化指标;针对器材需求预测约束优化的不确定性,将佳点集种群初始化、Deb可行性比较法、着约束法融入花朵授粉算法,设计面向SVM模型优化的花朵授粉求解算法;以某建制单位器材供应为例,验证方法的可行性和优越性.     

SEAD场景异构无人机配置与任务规划联合优化方法

对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型：上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。