SPH并行计算方案及其在自由表面流动模拟中的应用

针对光滑粒子动力学主要计算量是近邻粒子搜索这一特点,提出了一种基于粒子分解的光滑粒子动力学并行计算方案。利用该方案可以方便地将任意串行光滑粒子动力学代码并行计算,而且每一个时间步内的信息传递量只和粒子总数有关,而和粒子的分布无关,因而特别适合于自由表面流动等大变形问题的并行数值模拟。对一个粒子总数为40万的三维溃坝问题的模拟结果表明:此方案能达到的最大加速比约为16,这一结果可能比空间分解方案(不考虑动态负载均衡)更优。     

摆线齿准双曲面齿轮齿面主动设计

为预控双面法加工的摆线齿准双曲面齿轮的啮合性能,用大轮理论齿面展成与之共轭的小轮共轭齿面,将小轮共轭齿面沿啮合线方向和接触迹线方向分别进行修形,得到满足预置传动误差曲线以及接触印痕的目标齿面,计算出目标齿面与小轮理论齿面的法向偏差。建立以小轮加工参数调整量为变量,小轮两侧齿面与目标齿面法向偏差平方和最小为目标的优化模型,并采用序列二次规划算法求解该模型。以某高速车桥齿轮副为例进行验证,结果表明:加工参数调整后小轮两侧齿面与各自目标齿面的最大法向偏差分别为-4.7μm和-4.67μm,两侧啮合转换点传动误差与预置值分别相差6.67%和4%,两侧接触迹线最大偏差分别为0.275mm和0.177mm,基本符合预置条件。     

装甲装备作战效能评估的模糊Petri网模型研究

利用模糊Petri网清晰、简单的知识表示能力和模糊推理能力,将其应用于装甲装备作战效能评估中。基于"能力需求分析"方法建立了装甲装备的分层效能评估指标体系,并对其优化和赋权方法做了简要介绍;介绍了模糊Petri网的定义和基于BP算法的学习能力;在此基础上以装甲装备战场感知能力二级指标为例介绍了基于模糊Petri网模型的评估方法,并对评估结果进行了分析。     

基于时变量测方差的多传感器多目标优化分配算法

在目标跟踪过程中,目标的动态模型通常在笛卡尔坐标系中,而量测是在极/球坐标系中得到的。在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中,设定量测方差固定不变,可能导致滤波发散。为此提出了一种基于时变量测方差的多传感器资源管理算法。该算法通过统计方法求出转换测量值误差的均值和方差,利用转化卡尔曼滤波算法估计误差协方差,基于协方差的效能函数进行多传感器多目标分配。仿真结果显示该算法在目标跟踪过程中满足跟踪精度要求,并实现传感器资源的充分的利用。     

磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

SURF算法在铸造缺陷无损检测中的应用

通过对铸造缺陷无损检测方法的研究,依据X射线成像特点,提出了一种基于SURF算法的自动检测方法:首先对标准样本图像构件采用SURF算法提取相应的特征值,得到样本构件的SURF特征;然后在旋转工作台旋转一周范围内提取待检产品的SURF特征,并与样本构件进行匹配;最后根据特征点的匹配个数判定产品是否含有此构件。实验结果表明,该方法能够准确地检测出产品是否含有特定构件,为铸造缺陷无损检测提供了一种新的检验方法。     

改进的混合蛙跳算法在雷达网部署中的应用

针对雷达组网优化部署的原则,建立了区域雷达组网优化部署的数学模型,提出了一种基于改进的蛙跳算法的雷达组网优化部署方法。在阐述了改进方法的基础上,与先前方法进行了对比分析。最后,通过计算机仿真试验进行了验证,结果表明:改进的混合蛙跳算法能够快速得到多种优化部署方案,且操作性强,能较好地应用于雷达组网优化。     

空间角度相近多干扰源DOA估计

针对空间角度相近多个干扰源DOA估计时,经典MUSIC算法估计性能与分辨效果不佳的问题,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法利用干扰与目标回波信号的特征,划分出干扰子空间、信号与噪声子空间,重新构造了空间谱函数。通过对经典MUSIC算法与改进的MUSIC算法DOA估计的仿真分析,结果表明,在小快拍数、多干扰源空间角度相近、低信干比的情况下,改进的MUSIC算法估计性能与分辨精度更佳。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。