大规模三维场景绘制关键技术研究

针对大规模三维场景绘制中的若干关键技术进行研究,提出了一种基于预计算查找表的大气散射模型,该模型可以比较准确地模拟大气层中的光照效果;提出了延迟着色方法,给出绘制流程,该方法与其他绘制流程组织方式相比,具有独特的优势,并分析了实体三维模型、带折射效果的网格、星空和非实体效果几种绘制模式的特点;利用多重采样技术消除三角形...     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...     

通用防空反导火力优化分配方法

针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反...     

一种用于求解火力分配问题的混沌优化算法

针对火力分配问题,提出了一种新颖的用于解决组合优化问题的混沌优化算法.该算法利用混沌搜索的方法得到新的合法解,充分利用了混沌的随机性和遍历性等特点来改善寻优效率.通过设定逃逸系数,算法在寻优过程中具有了能够跳出局部极小点到达全局最优点的能力.仿真结果表明,该方法的寻优效率明显高于Hopfield等其他优化方法.     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

基于AHP方法的战场目标三维伪装效果评估

针对战场目标伪装效果评估视角单一、主观性过强等问题,基于层次分析法(AHP)和航迹发现概率对战场目标三维伪装效果进行多视角评估研究。在利用无人机倾斜摄影技术对战场目标进行三维建模的基础上,模拟无人机航线侦察获得多视角侦察影像;综合提取影像中目标与背景的亮度、颜色、纹理等8个评估指标并计算相似度,采用AHP建立单视角特征相似度评估模型;基于航迹的目标发现概率模型,计算多视角目标相似度权重,构建了战场目标伪装效果多视角评估模型。通过案例分析,多视角评估方法能够实现战场目标伪装效果多角度、连续性客观综合评估。     

导弹同心筒发射时导弹头部压强环境研究

为了研究导弹发射时头部的压强环境,利用计算流体动力学软件Fluent对导弹发射时同心筒内流场进行数值仿真。建立前盖不加装凸台结构的计算模型,分析发射过程中导弹头部的压强环境,并把仿真结果与试验结果进行对比,仿真结果与试验结果吻合较好。然后建立前盖加装凸台结构的计算模型,并改变凸台结构的直径、高度和截面形状,研究这些参数对导弹头部压强环境的影响,发现前盖加装凸台结构能明显减弱导弹头部顶端的压强集中现象,通过优化凸台结构的直径、高度和截面形状,可以最大化减小导弹头部的压强峰值,为后续导弹头部压强环境的优化设计提供参考。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

多级同步感应线圈装置温升计算方法优化研究

多级同步感应线圈装置发射过程瞬态能量巨大,可能造成电机损坏,有必要对电机温升进行研究,但考虑到瞬态热有限元仿真时间过长;电流丝法温升计算编程过于繁琐,工作量大等问题,将一维热网络模型计算方法应用于多级同步感应线圈装置中进行算法优化,将电机发热等效成一维传热问题,推导发射电机状态方程,通过Matlab构建同步感应线圈发射装置的一维热网络模型。仿真结果表明：通过不考虑散热情况的理论计算以及对比三维有限元计算结果,对一维计算结果进行校验,一维热网络模型仿真结果与前两者计算误差保持在10%以内。相比于瞬态热有限元仿真与电流丝法计算,在减少了模型搭建难度基础上,显著降低发射电机温升计算时间,提高仿真运算效率。