预测2025年的中国人民解放军

当前解放军聚焦的重点是台海方向,但为有效应对美国海军干预中国的军事行动,中国军队正在不断加大“反介入／区域拒止”能力的投入力度。而如果中美关系不断改善的话,两国都可为国际社会作出更多有益贡献。可以说,中美关系未来将成为决定解放军地位和使命的重要因素。另外,东海、南海等区域性因素也会影响中国决策者的安全规划。解放军将成为中国在上述区域捍卫中国主权完整的重要力量。     

基于灰色理论的设备状态趋势预测建模及应用研究

主要研究了利用灰色理论对设备状态进行预测的步骤和方法,通过对设备运行的关键参数进行建模,可以有效地预测设备状态的发展趋势,并分别以降温和保温阶段的轴承供气压力为例对该预测模型进行了验证,通过Matlab对采集的历史数据进行计算,结果表明该预测方法具有数据量少、计算简单、预测准确的特点,在该试验设备的运行状态趋势预测是可行的.     

具有适应值预测机制的遗传算法

针对适应值计算费时的优化问题,提出一种具有适应值预测机制的遗传算法:为了有效控制预测适应值的准确度和预测频率,建立了一个基于可信度概念的适应值预测模型,引入可信度流失机制以减少预测误差的传播和累积,引入冗余个体剔除机制以减少计算消耗。利用3个基准函数对算法进行收敛性和有效性的测试,测试结果表明算法对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数。     

战斗机末端机动的非线性模型预测控制规避策略

利用非线性模型预测控制的思想建立了战斗机末端规避导弹的机动策略求解方法。根据导弹与战机的空战态势,建立了导弹与战机的相对运动微分方程;将导弹的导引律引入到导弹运动模型中,与飞机模型一起构建了系统预测模型,并对飞机和导弹的运动约束进行了分析。通过对导弹结构限制和战术特性的分析,给出了飞机机动规避导弹的性能指标,进而建立了机动规避导弹的最优控制模型。利用高斯伪谱法对模型进行求解,采用滚动优化策略实现了对机动规避策略的闭环求解。针对导弹气动参数和导航比未知以及相对测量量具有噪声的问题,利用极大似然法对导弹的气动参数和导航比进行估计,实现了对系统预测模型的反馈校正。仿真结果表明,此方法能够实现对导弹的机动规避。     

基于SD的战时装备维修器材消耗预测模型

从影响战时装备维修器材消耗的主要因素入手,基于系统动力学方法构建了战时装备维修器材消耗的SD模型。通过对模型的运行与仿真得到了装备维修器材的消耗数据,验证了模型的适用性和方法的可行性,为科学预测战时装备维修器材消耗、做好维修器材保障工作提供了新的方法指导。     

机电伺服系统的预测函数控制算法研究

针对典型机电伺服系统,提出了一种PFC PID串级透明控制策略,通过内环PID控制来提高抗干扰性,调节PID参数将其拟合成为一阶加纯滞后系统,作为外环PFC控制的广义对象,外环采用预测函数控制来获得良好的跟踪性能和强鲁棒性。详细分析了预测函数控制在具有参数饱和限制环节和滞后的机电伺服系统中的实施算法,分析了系统的闭环性能,并得到了其稳定鲁棒性条件。通过仿真验证了方法具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。     

中国航天“风云二号”F星在轨交付

8月20日,"风云二号"F星在轨交付,从此气象部门对台风等强对流天气的预测将更加准确。"风云二号"气象卫星是中国第一代静止气象卫星,"风云二号"F星作为"风云二号"03批工程的首发星,也是中国第四颗业     

战时不完全信息战术导弹需求量预测方法

针对传统方法难以实现战时信息不完备条件下导弹需求量预测的问题,提出了一种基于粗糙集的战术导弹需求量预测方法。在对战术导弹需求量影响因素分析的基础上,建立了战术导弹需求量预测不完备决策信息表。利用相容关系对不完备决策信息表中对象分类,并采用差别函数方法求解各对象的相对约简,从而获取战术导弹需求量的最优广义规则集。算例验证了方法的有效性。     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。