常规攻击下的水面舰艇生存能力评定

分析了常规作战对水面舰艇攻击的3种模式,给出了各攻击模式及水面舰艇生存能力综合评定的解析和模拟模型.并用其对国外某型导弹驱逐舰生存能力进行了定量评估,结合定性分析得出了有益的结果.     

舰船真空海水淡化装置热力分析

针对目前舰船上广泛使用的真空式海水淡化装置进行热力分析,建立起海水淡化装置的数学模型,以50 t/d真空式海水淡化装置为例,通过对不同蒸发温度和不同工作蒸汽压力进行模拟计算,得到海水淡化装置的产水量、工作蒸汽耗量及冷却水流量随蒸发温度和工作蒸汽压力的变化规律,所得结论与装置的实验及实际运行情况有很好的一致性,证明所建立的数学模型是合适的,所得结论可以指导装置的使用管理及海水淡化装置的设计.     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

基于效能分析的工程建设投资分配模型研究

分析了基数滚动切块和层次分析-目标规划(AnalyticHierarchyProcessandGoalProgramming)投资分配模型的利弊,探讨了工程建设投资效能的估计方法,研究建立了基于效能分析的投资分配优化模型.该模型经实际算例分析证明,模型的思路清晰,便于理解和操作,具有较好的实用性.     

成败型产品验收试验方案研究

在可靠性定型试验的基础上,利用多层贝叶斯方法确定批产品可靠性指标的先验分布,从而制定出成败型产品可靠性验收试验的一种贝叶斯方案.给出利用定型试验信息确定产品可靠性指标先验分布的方法.这种验收方法充分利用了产品定型试验中的先验信息,在确保有较好验收效果的前提下,与传统的验收试验相比,可以大大减少试验量,从而得到可观的经济效益.     

高超声速伸缩翼变形飞行器轨迹多目标优化

针对高超声速条件下变形技术的应用模式,对具有伸缩翼的组合式飞行器滑翔弹道进行了多目标优化研究。介绍了伸缩翼的变形模式,给出了不同变形状态下的气动特性;建立了三自由度滑翔轨迹动力学模型和伸缩翼前缘热流计算模型;采用MOEA/D多目标优化算法,以变形条件和飞行攻角为设计变量、以最大射程和最小翼前缘总吸热量为目标函数,进行了多目标优化计算。优化结果表明,MOEA/D计算得到了相对均匀分布的Pareto最优解集,将伸缩翼外形与无变形外形相比,飞行器滑翔段射程得到了显著提高,同时伸缩翼前缘总吸热量有明显的降低。     

适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

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。     

卫星导航信号无模糊抗多径码相关参考波形设计技术

针对目前卫星导航接收机码环多径抑制技术在二进制偏移副载波类信号下鉴别曲线可能出现多个稳定跟踪位置,导致接收机存在伪距测量的系统性误差的问题,提出最优鉴别曲线设计技术,采用奇异值优化的最小二乘方法,设计无多余跟踪点的本地码相关参考波形。从多径误差包络和跟踪精度两方面,对基于最优鉴别曲线的二进制偏移副载波信号码相关参考波形的设计性能进行验证评估。仿真结果表明：该方法可实现二进制偏移副载波信号在有限接收带宽下的无模糊鉴别曲线设计。以前端带宽为8.184 MHz时的BOC(1,1)信号为例,设计的码相关参考波形相比W2波形,多径误差包络面积增加了61.8%,而跟踪精度提高了4~5 dB。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。