一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．     

自由漂浮空间机器人关节故障锁定位置辨识

针对自由漂浮空间机器人在关节故障情况下关节锁定位置的辨识问题,根据其线动量守恒和角动量守恒特性,建立了关节故障锁定位置辨识的误差模型,提出了利用混沌粒子群优化(CPSO)搜索关节故障位置的辨识算法。最后采用虚拟样机技术,建立了空间机器人系统的虚拟样机,对空间机器人系统进行动力学仿真,获取了运动数据,采用此数据对提出的关节故障位置辨识算法进行了有效性验证。     

优化教员系统年龄结构的系统动力学模型

为了加强高等院校师资队伍建设,本文用系统动力学(System Dynamic,简称SD)的方法建立了某校师资队伍分析、预测模型,对其年龄结构进行了模拟分析,提出了今后几十年中师资队伍出现的问题及应采取的策略.     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

导弹起竖机构驱动方式优化

为提高导弹起竖机构的快速性和稳定性,对起竖机构的驱动方式进行优化。首先基于Matlab/Simulink和Abaqus建立起竖机构的数学模型和动力学模型,将两类模型仿真得到的油缸载荷进行对比,表明两类模型的正确性;其次,推导驱动方式优化设计数学模型,编写s函数对优化设计模型进行计算;最后,对优化后驱动方式进行仿真分析,表明优化后驱动方式能够有效地提高起竖机构的快速性和稳定性。     

基于兹-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（兹-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。     

非高斯背景条件下水声信号粒子滤波性能分析

基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

Boltzmann 方程求解方法综述

本文论述了Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ方程的求解方法，在分析了各类求解方法的优缺点之后指出目前Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ直接模拟方法是解决稀薄气体动力学问题的最佳方法。     

机器人操作空间加速度信号应用研究

机器人力控制存在着动力学不稳定性问题，即系统响应速度和稳定性之间的矛盾。在操作空间一级引人加速度正反馈，既能使系统的响应频带变宽，又能提高系统阻尼。这种方法能有效地提高机器人对高刚度环境的适应性，使力控制的动力学不稳定性问题得到明显地缓和；另外本文研究了用加速度积分信号代替位置差分速度信号来消除差分噪声，提高力控制精度方法的应用前景。