基于作战任务的航空装备体系可靠性分析

针对信息条件下战场上作战双方呈现出明显体系化的特征,从装备体系出发,构建了航空装备体系组成的网络结构。在多阶段任务基础上,提出了装备体系可靠性评估指标,建立了装备体系可靠性求解模型,并结合空中作战装备体系的案例进行验证,对装备体系可靠度进行仿真计算。结果表明,所建立模型能有效反映具体作战任务中航空装备的体系可靠性,为装备体系可靠性的验证与评估提供了可行的理论方法。     

基于粒子群实验寻优算法的后勤装备维修器材仓库布局选址

针对我军后勤装备维修器材仓库分布点多面广、配送时效性不高、整体保障效益偏低等问题,建立了基于混合整数规划的仓库布局选址模型,设计了粒子群实验寻优算法进行求解。以SY战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到了该战区的后勤装备;维修器材仓库布局方案,并与基本粒子群算法进行了对比分析。     

南宋四川山地滨江防卫型城池营建研究——以重庆多功城为例

南宋抗蒙斗争时期,四川军民凭借严密的山地滨江网状防御体系成功地抵御了蒙军长达数十年的进攻。为分析、总结这一体系中山地滨江防卫型城池的营建特征,以其中一个重要城池——重庆多功城为代表,从历史沿革、选址、地形地貌、平面布局、周边道路、环境和主要建筑特征等方面进行分析,并结合相关史书资料和其他城池研究成果,总结出南宋四川山地滨江防卫型城池的营建特征:选址依山临水,择险而立;防御设施完善坚固;后勤保障得力。     

面向需求变化的军队自动化立体仓库货位优化

为提高军队自动化立体仓库的出库能力,提出应根据需求变化对在库物资货位进行动态调整,从而最大限度地保障军队物资需求。综合考虑堆垛机总行程、货物离散度和出库频率等评价指标,采用遗传算法对该多目标优化问题进行求解,并运用Matalab仿真。结果表明,该方法能较好地提高军队自动化立体仓库在需求动态变化时的出库能力。同时,该研究对一般仓库的货位优化也有一定的借鉴意义。     

基于Simulink的鱼雷尺度靶收发干扰仿真

在分析尺度靶多亮点目标模型的基础上,建立了拖曳线列阵靶收发干扰和信号处理模型,然后利用Simulink工具箱对干扰模型进行了仿真,最后给出了仿真结果。结果表明,靶标收发换能器间的干扰会导致转发信号产生畸变,但其畸变对信号幅度的影响较小,不会对目标模拟产生影响,验证了拖曳靶进行目标模拟的可行性,对鱼雷尺度靶及其它水声目标模拟设备的研制有一定的参考应用价值。     

弹药物资储备布局规划仿真模型＊

介绍了当前弹药物资储备布局规划的现状,对其涉及的要素进行分析,构建了弹药物资储备布局规划网络模型。在此基础上提出了分析模型,将弹药物资布局规划求解问题描述为有约束条件的多目标优化数学模型,解决了各仓库弹药存储量难以预测的问题,并通过实验进行了验证分析。     

基于系统动力学的工程项目目标控制

针对工程项目目标控制问题,通过德尔菲法确定工程项目目标控制的主要影响因素,基于系统动力学反馈与仿真分析理论建立了工程项目目标控制系统动力学模型。采用专家打分法确定参数,利用Vensim软件对模型进行模拟演化和算例分析,讨论不同策略和策略组合的工程项目目标控制效果,最终得到基于算例工程的理想方案为0时增加人工8人,0时加班1 d,管理费水平为3。采用该方案,该工程的完工时间提前47.2%,质量下降2.0%,费用上升6.7%。通过不同策略和策略组合的效果比较,得出结论：加班宜尽量少用,尤其要避免连续加班;尽量避免无效管理费用支出,但对于可以带来管理水平提高的管理费用支出宜适量增加;增加人工越早越好。     

基于模型概率估计的两层交互多模型算法

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出的目标运动估计转弯速率,构建与当前目标运动状态匹配程度较高的第二层转弯模型集合,并将该转弯模型集合运用于状态估计中。仿真结果证明了该算法在针对转弯机动目标时仍有较好的跟踪精度。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于模拟退火的P SO算法在舰载机回收中的应用

在舰载机回收过程中,着舰指挥官要综合考虑剩余油量、战损、气象条件等不确定因素的影响,对舰载机进行实时调度,确定安全快速的着舰次序。建立了舰载机着舰回收模型,给出着舰风险成本函数,利用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数最优化处理,为避免算法陷入局部最优,选择具有突跳能力的模拟退火算法进行局部搜索。仿真结果证明,基于模拟退火的粒子群算法具有快速收敛的优点,能寻找出合理的着舰序列。