基于遗传算法的装备维修方案多目标优化

针对装备维修方案规划的特点,构建了以维修费用最低和作战能力最大的多目标装备维修方案优化模型,并提出针对该模型求解的改进多目标遗传优化算法。在遗传算法设计中,为保证解集的均匀性和多样性,避免过早收敛,建立了随机权重适应度函数,引入精英保留机制和小生境技术,通过实例对该模型的求解进行了验证。仿真结果表明,所构建的模型合理可行,算法运行高效,为部队装备维修方案的制定提供了一定的借鉴。     

基于遗传算法的复合材料圆柱壳水下声辐射优化

为了降低艇体的振动噪声,建立了复合材料圆柱壳的有限元模型,并对其水下振动和声辐射特性进行了研究。在此基础上,分析了复合材料圆柱壳水下声辐射的优化模型;基于遗传优化算法,以复合材料铺层角度为设计变量,以流固耦合面内辐射声压的最大值为优化目标,进行了优化分析。结果表明:对复合材料圆柱壳的铺层角度进行优化设计可以有效提高其声辐射性能,相比对称铺层方式,优化后的远场辐射声压级在50～300Hz频段内平均降低了3.6dB。该结果验证了优化设计的有效性,为下一步进行大型复杂水下结构的声辐射优化研究提供了一定的思路。     

潜艇自航模系统可靠性优化设计

针对潜艇自航模系统可靠性设计问题,提出了有针对性的可靠性优化设计方法;在构建矩阵式任务剖面的基础上,应用多阶段任务系统可靠性建模理论建立系统可靠性模型并开展预计;根据FMEA分析结果提出技术改进措施,以体积、重量、成本为约束构建可靠性冗余优化模型并利用微粒群算法求解.案例证明了该优化设计的有效性及可行性.     

军工科技体制改革成效、问题与对策研究

十八大以来,我国进入全面建设小康社会和深化改革开放、加快转变经济发展方式的攻坚时期。工科技体制改革迎来了重要战略机遇,如何推动科技体制优化升级,实现国防科技工业科学、效、健康发展是我们面对的一项重要课题     

基于供应链的企业库存成因及优化控制研究（续）

基于企业全面库存管理思想,对库存成本、库存控制、库存系统优化等管理经验与前人研究成果进行分析,借鉴先进企业的库存管理理念和方法,以大型制造企业为核心研究对象,在集供应商、制造商、经销商为一体的供应链作为研究框架的基础上,运用供应链系统理论作为研究方法,分析了库存管理现状、影响因素及产生原因,从优化生产管理、整合企业内部供应链和跨企业供应链的角度提出库存控制的相应对策,以实现全面的库存优化,提高经营效益。     

难加工材料3种优化指标的应用特性

采用刀具耐用度、切削里程、材料去除总量对同一组难加工材料进行正交试验,结果表明:采用刀具耐用度作为评价指标进行优化时,其结果往往是对应于最小的切削用量,高的刀具耐用度并不对应于高的切削能力和切削效率,优化结果存在较大的局限性;切削里程和材料去除总量在实际生产中分别代表已加工表面的形成量和总切削量,可以较好地反映切削参数与应用效果之间的关系,作为评价指标时,两者较刀具耐用度的评价更为有效。不同指标的评价结果不同,应用时需根据实际情况进行有针对性的选择。     

基于MOEA/D的航天器隔振器多目标优化方法研究

由于存在各种高频内部扰动,高精度航天器通常需要进行隔振设计,而被动隔振装置被广泛采用。在被动隔振装置设计中,抑制共振响应峰和隔离中高频振动存在很强的冲突性,需要进行多目标优化设计。首先,建立了隔振系统的动力学模型,提出了以传递函数共振峰幅值和中高频衰减为目标函数的多目标优化模型;其次,提出了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）对单级和两级级隔振装置进行多目标优化的设计方法;最后,对某空间隔振装置进行了数值仿真,结果验证了本文算法的有效性。     

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。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

有源干扰条件下基于NSGA-Ⅱ的雷达网优化部署方法

在有源干扰条件下,雷达网部署直接影响着防区内指挥信息系统的预警监测能力。由于防区内由分散于不同位置,且重要度不同的责任区组成的,那么实现全方位全纵深的预警能力,将是雷达网部署的重要方面。根据覆盖系数和重叠系数为主要优化目标,基于NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。首先定义了覆盖系数和全局重叠系数两个指标,尤其是全局重叠系数打破了以往重叠系数的概念,从全局出发引导雷达网优化部署;同时,提出基于NSGA-Ⅱ的多目标优化部署算法,采用诱导跳跃、基因到位、诱导交叉等候选解生成方式,保持种群多样性,提高算法收敛性。实验表明,部署优化算法耗时较低,不同干扰源部署态势使网络节点部署产生较大差异,多样的候选解生成方法明显提高了算法的收敛速度。