机械臂设计方案选择的模糊综合评价方法

针对机械臂设计方案选择问题中存在的诸多模糊因素,建立了一种基于熵权和AHP的模糊综合评价方法。分析了影响机械臂设计中的各种指标和因素,构建了机械臂设计方案的综合评价指标体系,建立了相应的评价指标分级矩阵;并结合熵权与AHP共同确定评价指标的综合权重,有效解决了权重分配困难的问题;利用信息熵实现对所选设计方案的总体评价,得出所选方案评价结果为良等级。评价结果具有一定应用价值,对多个方案选择时提供一种很好的评价体系,对快速选择方案提供了一定的参考意义。     

一种组网探测资源管控拓扑模型优选算法

针对组网探测资源管控预案设计中管控拓扑模型优选难题,结合社会网络分析和信息论理论,选用图论为主要研究方法,提出了一种基于改进模糊物元的拓扑模型优选量化模型和新算法。根据组网探测资源管控的特点建立了基于团队合弄集成设计环境和图论的拓扑模型,依据指标属性特征,给出指标量化方法和优选算法流程,将信息论和模糊物元相结合,设计了一种改进模糊物元的拓扑模型优选算法,并以某雷达组网系统的体系抗干扰探测资源管控拓扑模型优选为例,验证算法的可操作性和可行性。实例表明,优选算法所得结果与实际相符,也能对拓扑模型动态变化规律进行科学分析,为求解拓扑模型优选问题提供了一种可行和客观的方法。     

基于μ综合的PHEV模式切换协调控制

针对并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在行驶过程中易产生转矩波动,提出了基于综合的模式切换协调控制方法。通过对整车传动系统动力学分析,将PHEV从纯电动切换至发动机驱动过程分为离合器滑摩Ⅰ、离合器滑摩Ⅱ、转速同步和转矩协调4个阶段。基于μ综合鲁棒控制理论,对离合器滑摩Ⅱ和转速同步阶段,设计满足鲁棒约束条件的发动机转速跟踪控制器Ke;对转矩协调阶段,综合考虑系统各种干扰,设计鲁棒性能较优的电机转矩补偿控制器Km。最后,在Matlab/Simulink平台上进行了仿真分析,结果表明,所设计控制策略在模式切换过程中,与国家冲击度限制推荐值17.64 m/s~3相比,整车冲击度下降了10.64 m/s~3,有效保证了动力传递的平稳性。     

指挥控制概念、模型及价值链分析

通过分析历史上的经典战例,结合对指挥控制(Command and Control,C2)内涵解读,揭示成功的C2本质特征是:既源自时代,又超越时代。如今各类军事/非军事行动的主体、环境及相互关系均发生了巨大变化,这加剧了C2的复杂性和不确定性。由此,着重总结了西方学者近20年来在C2方面所取得的重大进展,提出了C2概念模型、建立网络使能的C2成熟度模型和C2敏捷性概念模型等;以空军"杀伤链"为例,剖析了由300多种/类的变量及其关系,到事件、决策和行动整个打击过程中的价值链映射。     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

基于模糊随机贝叶斯网络的意图估计方法

意图估计是数据融合五级模型中态势评估的重要研究内容。意图估计结果的稳定性对于辅助战场决策具有重要意义,在分析了影响意图识别结果稳健性的基础上,将模糊随机贝叶斯网络应用于战场目标的意图分析。在研究了战场环境下网络结点构造及推理方法的基础上,结合具体场景给出示例并进行了仿真验证。     

基于证据理论的直觉模糊群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。     

基于活动环路的作战网络节点重要度评估方法

在原有研究的基础上,将作战活动和作战活动间的关联关系抽象成作战网络模型,对复杂作战网络节点重要度进行更细化的评估。在利用环介数指标评估的基础上分析了节点间的依赖关系,考量了作战活动环路的大小,定义了影响作战活动效能的影响因子。还分析了OODA环的节点重要度,证明考虑依赖关系和影响因子的作战网络节点重要度评估更为精确。通过与其他的评估方法比较分析,证明了该方法具有更高的区分度,适用于评价作战网络。     

多粒度直觉模糊三支决策及在目标识别中应用

针对直觉模糊三支决策模型在反映问题时存在不完全性以及统计特性单一的缺陷,将粒计算中多粒度空间描述问题的思想与直觉模糊三支决策模型的思想相结合,提出了多粒度直觉模糊三支决策模型。因不同粒空间呈现统计特性不同,给出具有一般性的乐观和悲观多粒度直觉模糊三支决策模型的定义。根据正域及负域不变的原则定义了多粒度直觉模糊三支决策模型的属性约简。基于Bayes最小风险理论对多粒度直觉模糊三支决策模型中的参数进行确定。将乐观多粒度直觉模糊三支决策模型应用于弹道导弹目标识别问题中。     

一种迷彩伪装效果评价指标权重分配算法

迷彩伪装效果评价的多指标权重分配多为平均分配或专家评判,难以客观、科学地评价伪装效果。提出了基于模糊聚类方法、结合信息熵和统计特征的多指标权重分配算法。该算法通过模糊聚类得到样本的分类结果,应用信息熵和统计理论计算各指标的权重分配。对以结构、纹理、颜色、二阶矩特征等为指标的迷彩伪装样本进行了权重分配实验,分析比较了专家评判法、熵权法和该算法确定的权重之间的差异,并通过实验验证了算法的有效性和科学性。