伺服系统速度环控制器参数的自整定及优化

针对交流伺服系统速度环控制器参数自整定及优化的需求,为使工程技术人员避免繁琐的调参过程,提出了一种基于转动惯量辨识的速度环控制器参数自整定及优化方法。首先,采用频率法分析伺服系统速度环控制器参数的设计规则;随后,采用遗忘因子递推最小二乘法,对控制器参数设计所需的系统转动惯量进行辨识;最后,在此基础上利用设计的变步长迭代算法,完成控制器参数寻优过程。仿真结果表明,采用遗忘因子递推最小二乘法,能够有效辨识出电机轴端的转动惯量。提出算法进行整定及优化后,速度环控制器参数能使系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

复杂电磁环境下兵力配置优化模型

兵力配置需要在综合考虑敌情、我情和战场环境等影响因素的基础上,明确有关兵力兵器的战场布置状态,尤其是复杂电磁环境下信息化作战单元的最小配置距离。以电磁复杂度为目标函数,提出了基于空间坐标的空域约束条件、基于工作时段重合的时域约束条件和基于工作频段重合的频域约束条件,建立了面向复杂电磁环境下兵力配置优化的规划模型,进行了模型计算。     

基于仿真技术的动力装置优化设计技术研究

针对传统动力装置设计方法中存在计算复杂、动态性能难以计算等问题,提出利用动力装置仿真系统来设计船舶动力装置的方法。首先,利用模块化建模原理建立了动力装置各组成部件的数学模型,然后利用C 语言编写了各模型的仿真程序,并建立了动力装置仿真系统。利用该仿真系统对某型船舶的全燃动力装置进行了详细设计,设计过程及结果表明,采用仿真系统来设计动力装置可以准确计算动力装置的动态性能,同时对动力装置各部件的性能参数进行优化。     

多阶段任务系统任务持续能力数学评价模型研究

分析了多阶段任务系统(PMS)及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大部分属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。针对两状态PMS,通过分析其状态转移关系,从阶段任务成功概率和阶段任务间转换概率的概念出发,分析给出其计算方法。结合对可信度和任务效能等参数的分析结果,建立其计算模型,从而建立了多阶段任务系统任务持续能力数学评价模型。最后结合常见的“靶场打靶”任务,通过对比仿真结果进行了模型的实例验证。     

如何发展现代产业体系？

从一定意义上说,现代化过程就是在科技进步的推动下,经济不断发展、产业结构逐步优化升级的过程。党的十七大报告针对我国经济结构中存在的突出问题,作出了发展现代产业体系的战略部署,为我们推进产业结构优化升级指明了方向。     

β-银环蛇毒素A1链基因的克隆及序列分析

为制备β-BGTA1链重组蛋白并进一步开展β-BGT的生物活性研究,在大肠杆菌中克隆了D—BGTA1链基因,从银环蛇毒腺中提取总RNA,经反转录PCR获得银环蛇毒素cDNA．根据β-BGTA链基因的保守序列设计引物,以银环蛇毒素cDNA为模板进行PCR扩增,将PCR产物连接到克隆载体pUCm-T,转入层coilTop10感受态细胞中,经蓝白斑筛选,PCR鉴定为阳性克隆后测序．测序证明获得了β-BGTA1链基因．测序获得的D—BGTA1链基因序列与文献报道的D—BGTA1链的基因序列一致．     

驱护舰编队防空火力分配决策模型研究

驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。     

线性规划优化分析的元模型方法及其比较

线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归 Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归 Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。     

基于遗传算法的坦克驾驶员操作姿势预测评价

探讨了坦克驾驶员腰部受力生物力学模型,运用遗传算法对模型进行了最优化处理,从而预测出驾驶员在腰部受力最小时的上肢作业姿态,为坦克驾驶员舒适性评价提供依据.     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。