开放复杂巨系统视角下的军民融合协同创新体系

基于钱学森开放复杂巨系统的视角,对军民融合协同创新体系进行了研究。由于军民融合协同创新涉及多领域、多层次、多区域、多行业、多部门之间高密度的交互和关联,其复杂性和开放性也决定着其发展过程中必定会遇到一些问题。本文用系统科学的理论阐释军民融合协同创新体系,指出其在发展中出现的问题,提出军民融合协同创新发展过程中应遵循的开放的复杂巨系统理论原则。     

作动器最优配置的柔性结构振动主动控制

柔性结构广泛应用于航空航天等领域,为了获得结构的最佳动力学性能,在主动振动控制中作动器或传感器位置优化成为关键。基于结构有限元动力学方程,在状态空间利用系统可控和可观Gramian矩阵考虑结构剩余模态的影响,推导一种新的作动器/传感器优化准则。根据优化准则结合非线性整数规划遗传算法对作动器的位置进行配置。以悬臂板为研究对象,采用基于状态反馈的线性二次型调节器研究悬臂板的振动控制效果。与其他配置方法进行比较,验证了新方法的优越性。     

基于人机协同的无人系统自主性评估方法

针对智能无人系统的自主能力评价问题,开展了基于人机协同的无人系统自主性评估方法技术研究。首先,分析了现有自主性评估方法未充分考虑无人系统的内部模型表示和算法实现方式的不足,提出了将无人系统的感知与认知、决策与规划、行动与控制等三个基础能力维度的协同性和学习性作为其自主性评估的主要因素。其次,设计了包含人操控、人委派、人监督、混合主动、全自主等五个自主等级的自主性评估表,揭示了每个自主等级的协同性和学习性内涵。最后,提出了一种基于无人系统基础能力加权求和的无人系统综合自主等级量化计算方法,并且通过案例验证了自主等级量化参考表的有效性。所提出的方法有望广泛应用于各类无人系统的自主性评估。     

编队协同有源压制干扰作战使用研究

编队协同有源压制干扰是编队战场攻防对抗的重要手段之一.分析了有源压制性干扰作战机理、空间能量分布和作战空域,在此基础上,建立了编队协同有源压制性干扰基本模型,通过数值仿真,以协同干扰功率最大为目标,给出了编队协同有源压制性干扰作战使用的一般原则,对于提高编队软杀伤能力具有一定参考价值.     

基于遗传算法的船体主甲板外展程度寻优

阐述了利用遗传算法思想解决某些具有特殊甲板尺度要求的船舶甲板主尺度(长度、宽度)与船体设计水线长、宽比值的优化设计问题.在舯横剖面和中纵剖面上分别定义甲板宽度与设计水线宽之比α、甲板长度与设计水线长之比β,以该问题最为突出的大型舰船为例,建立最小偏差数学模型,对α、β优化确定问题进行计算,根据约束条件及优化对象的相对权重编制Matlab程序进行寻优,最终获得了最优化的甲板外展程度.整个过程采用二进制编码以增大搜索随机性,通过设定父辈交叉及基因突变概率,防止搜索过程出现局部最优.     

基于Holtrop公式与遗传算法的船型参数优化

针对方尾水面舰船,采用Holtrop阻力计算公式,以总阻力为目标函数,据遗传算法,对主要的船型参数进行了优化计算,进而得出了在一系列速度下主要船型参数的最优解及相应的由Holtrop公式计算得到的总阻力,并绘制了在各最优解下由Holtrop公式计算的总阻力随速度的变化曲线,结合Holtrop公式相应图谱对所得优化计算结果进行了分析.结果表明,该方法对于水面舰船的主尺度比等船型参数优选具有较强的实用性.     

改进遗传算法在防空武器目标分配中的应用研究

针对传统方法在防空武器目标分配时仅考虑双方态势优势的问题,建立了基于综合射击优势和目标威胁度的武器目标分配数学模型,并使用改进遗传算法对该模型进行了求解。该算法相比传统遗传算法主要进行了以下改进：采用排队选择和轮盘赌选择结合的选择方法,采用子代个体部分替换或不替换双亲的方法,采用了自适应变异概率等。并在Matlab环境下进行了仿真,且和传统算法进行了对比,仿真结果证明该算法改进合理,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

求解考虑RMS因素的装备需求量的遗传算法

介绍了如何用遗传算法来解决考虑RMS因素的装备需求量问题。首先,分析了考虑RMS因素的装备需求量问题的要素、约束、输入条件和解空间,并建立了数学模型。然后,讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法。最后,给出了具体实例的输入数据、基于Matlab遗传算法工具箱的编程思路,并比较了遗传算法与阶段最优算法的效果。     

排课中合班问题的探讨

基于排课的实际需要,分析了合班对排课的影响,结合遗传算法在排课中的应用,建立了针对班级上课时间分布均匀性以及课程上课时间分布均匀性的适配值函数.在对课程表进行编码后,把合班问题的解决方案应用于排课算法,使用合班信息与课表编码信息的双表操作,从而能在遗传基因中判断出非法个体,并能进行合理化调整.算例结果表明本算法能有效解决排课中的合班问题.     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。