航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计

为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。     

面向时敏目标的炮兵行动指挥控制建模仿真

联合作战是由多军兵种共同参与的作战行动,指挥控制与协调复杂多变,时敏目标打击对部队行动指挥控制提出了更高的要求。分析了炮兵打击时敏目标的行动特点与任务流程,建立面向时敏目标炮兵行动指挥控制的系统动力学模型,探究指挥控制内在机制与作战行动之间的作用关系。最后,给合案例仿真验证,得出较为可靠的结论,为解决联合作战炮兵行动精确指挥控制与协调提供一种有效途径。     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。     

基于CBM的航空装备保障费用动态分析

目前航空装备的保障普遍存在保障费用高和装备可用度低的问题。针对视情维修(Condition-based Maintenance,简称CBM)在新一代航空装备中的应用,以保证航空装备的战备完好性,降低维修保障费用为目标,应用系统动力学原理,建立基于视情维修的航空装备保障费用的动态反馈结构模型。仿真结果表明,将视情维修方法应用到航空装备保障,可有效降低保障费用,提高战备完好率。     

水下目标跟踪粒子滤波算法性能分析

粒子滤波(PF)、扩展粒子滤波(EPF)和无迹粒子滤波(UPF)在非线性状态估计方面表现出更好的性能.分析了PF、EPF、UPF 3种算法,UPF的估计状态依赖于测量值,对历史模型信息的敏感度较低,并避免了雅可比矩阵的计算,比EPF更容易进行模型设计;EPF在计算上虽然高效,但跟踪效果不稳定.以AUV水下三维目标跟踪为...     

基于系统动力学的战时弹药供应链可靠性仿真分析

为研究战时弹药供应链在不同供应运作模式下的可靠性,采用系统动力学方法,建立了推式、拉式、推拉结合式3种弹药供应链运作模型.通过对模型进行系统行为运行与仿真分析,对比不同运作模式下弹药供应链的可靠性,寻求有效提高战时弹药供应链可靠性的关键因素与供应运作模式选择策略.结果表明:推拉结合式弹药供应链应对战场需求变化的可靠性最高;提高弹药补给速度与目标库存水平也能有效提高弹药供应链的可靠性.     

基于效果的炮兵行动C2系统动力学建模与仿真

一体化联合作战参战军兵种多、指挥控制(C2)与协调复杂。围绕炮兵行动特点要求,运用系统动力学理论建立联合作战炮兵行动指挥控制的系统动力学模型,研究常规打击和基于效果作战两种指挥控制模式下炮兵行动所产生的不同结果及其原因,并给合作战想定仿真验证,得出较为可靠的结论,为解决联合作战炮兵行动精确指挥控制与协调提供一种有效途径     

基于Matlab四杆式液压起落机构运动学与动力学分析

提出了一种可用于加油卷盘升降的四杆式液压起落机构的设计方案。分析了四杆式液压起落机构的工作原理,采用复数向量法建立了运动学和动力学数学模型。利用Matlab软件编制了相应的程序进行实例分析和计算,得到了机构关键点的仿真轨迹和有关构件的角位移、角速度及角加速度曲线。运用理论分析计算和软件仿真,验证了机构设计的合理性和方案的可行性。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.