一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

地空导弹武器系统使用可用度评估研究

使用可用度(Ao)既是影响装备效能的重要参数,又是战备完好性量化的根据。依据使用可用度度量方法,结合地空导弹武器系统任务要求及装备使用、维修数据,提出了一种在役装备使用可用度评估方法,给出了使用可用度置信下限的计算方法。     

装备使用阶段后续备件采购模型Π:可修复件

针对装备使用阶段可修复件的采购优化问题,引入近似拉普拉斯需求概率分布代替正态分布,建立了采购间隔期内的备件短缺函数。根据供应链系统库存控制论,建立了可修备件的采购模型。通过对可修件周转渠道的分析,对采购短缺指标进行了修订,并给出了最优采购点和采购量的计算方法。对两种需求分布下的算例结果进行了对比和分析,结果表明:该模型得到的结果鲁棒性强、偏差小,优化过程简单,为故障率高、消耗量低的可修件采购方案的确定提供了一种新的思路。     

甲虫后翅及其FWMAV可折叠翼仿生研究

对将甲虫后翅的研究应用于FWMAV仿生可折叠翼研制的前沿交叉领域进行了综合评述,并对其未来研究进行了展望。首先分析了甲虫后翅结构及其材料力学性能;其次讨论了后翅结构对其静力学和动力学性能的影响;然后概括了基于甲虫后翅建立的仿生翼及其力学特性研究现状;最后对仿生可折叠翼力学性能的研究做出了总结并对其重点研究方向给出建议。综述表明:甲虫后翅的不同单元具有各异的力学性能,其不同结构可影响静力学和动力学特性;依据后翅制造的可折叠柔性翼具有明显的尺寸优势,既有助于双翼产生高升力,又可抵抗部分耦合冲击以提高飞行稳定性。未来以甲虫后翅为仿生原型研制适用于FWMAV的可折叠柔性翼,应着眼于柔性翼骨架结构和机翼翼膜材料属性的各向异性,以期制造出可折叠、易扭转、高弹性的微飞行器机翼。     

基于可拓云的合成旅装备保障能力评估方法研究

针对合成旅装备保障能力评估的实际,考虑评估中指标等级标准区间的模糊性和随机性,提出了一种基于可拓云的合成旅装备保障能力评估模型。首先,通过对合成旅装备保障任务的系统分析,构建了合成旅装备保障能力评估指标体系;通过综合赋权方法计算各评估指标的权重;然后,综合物元模型兼顾定性与定量分析的优点以及云评估模型不确定性推理的特点,构建了合成旅装备保障能力评估可拓云模型,并给出了评估结果的置信度信息;最后,通过实例分析,验证了该方法的科学性和有效性。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约着装备的使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化时装备保障方案的评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标、装备可用度为约束条件,建立任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制订合理的保障方案提供决策支持。     

基于概率影响图的空战能力评估模型

基于空战指标间复杂的影响关系,引入概率影响图,并结合指标间重要程度的比较对飞机空战能力进行客观评估。利用空战信息流图,依据作战结果计算能力指标值与发生概率,构建空战模型的概率影响图;定性分析能力指标间的影响关系,定量计算综合影响权重;综合考虑比较权和影响权,计算空战能力值。结果证明,影响关系在空战能力评估中占有很大比重。     

防空导弹指挥控制系统火力单元动态调整方法

多火力单元责任扇区的动态调整是防空导弹指挥控制系统的核心功能之一,通过引入可打击目标数和覆盖目标数的概念及计算方法,提出了一种新的多火力单元责任扇区调整方法。该方法能快速有效地确定多火力单元责任扇区调整方案。     

调度感知同步数据流建模

对流应用系统进行吞吐量分析需要将周期静态顺序调度建模到数据流图中,吞吐量分析效率依赖于数据流图的规模及建模时间。为了提高吞吐量分析效率,提出基于同构同步数据流图的调度感知同步数据流模型及相应建模方法。通过利用应用模型结构特征及周期静态顺序调度,可减少模型中的任务、边和初始符号数目;可以使用已有分析方法对模型进行吞吐量分析。实验结果表明,所提建模方法优于已有方法,可有效提高吞吐量分析效率。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。