高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

贝叶斯网络结构学习优化方法研究

针对贝叶斯网络结构学习的复杂问题,首先在深入研究网络结构特点基础上建立了1-步依赖系数BN邻接矩阵,将网络结构学习问题转化为邻接矩阵边的关系处理;然后,采用爬山算法进行局部寻优,再用遗传算法进行全局优化的思想进行贝叶斯网络结构求解。算例分析表明:所提算法可行,计算效率高于遗传算法。     

基于BP神经网络的磁流变阻尼器逆向模型研究

为了提高磁流变阻尼器的振动控制效果,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,首先建立了基于BP神经网络的磁流变阻尼器的逆向模型,并通过试验试选的方法对模型中隐含层节点数目、期望误差等相关参数的确定进行了探讨;然后,针对BP网络在学习过程中表现出的学习速率慢、容易陷入局部极小等问题,进行了相应的算法改进。结果表明:利用改进算法建立的模型能够更准确、更快速地对控制电流进行预测,证明了改进算法的合理性,同时也进一步验证了利用BP神经网络方式建立磁流变阻尼器逆向模型方法的有效性。     

军费支出结构模型及策略选择

军费支出结构优化模型,可以为实现既定国防安全产出提供军费支出的调整策略;军费支出结构控制模型,可以分析军费支出结构变动状况,及查找其与最优状态存在差距的原因;军费支出结构战斗力模型,可以用于判定军费支出结构效益高低。     

一种改进的宏块层码率控制策略

利用DCT域中交流系数的均方和代替像素域的方差,作为宏块运动复杂度的表征,并将改进后的码率模型运用于H.264的码率控制策略.仿真结果表明,与现有的码率控制算法相比,改进方案可以在不同的目标码率下更有效地控制码率的波动,改善了PSNR增益.在图像质量方面更平稳,有效地改善了主观视觉质量.