针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

高超声速气流中头锥逆喷防热流热耦合分析

作为一种主动冷却方式,逆向喷流结构对高超声速飞行器的热防护具有显著效果.为了对头锥逆喷的防热特性进行准确预测,采用流热耦合方法,对6马赫下的头锥逆喷结构的流动和传热进行数值研究.通过数值计算和实验对比,验证了湍流模型和流热耦合算法的准确性,获得了不同逆喷总压比下的流动特性,并且对不同逆喷总压比对流动和传热的影响进行了分...     

基于深度学习的多普勒气象雷达回波外推短临预报对比研究

雷达回波外推方法是人类对降水进行预测的重要方法,在天气预测任务中有重要地位。本文比较分析几种深度学习模型在气象预警应用中的实际表现,探索提升雷达回波外推精准度,为服务于城市内涝防治及极端灾害天气预警提供更好的支撑。     

高超声速滑翔再入飞行器的可达区快速预测

防御方对来袭滑翔再入飞行器进行可达区的预测存在先验信息量不足且时效性要求高等难题.为此提出一种基于最优化飞行假设的可达区快速预测方法:仅需已知目标当前位置、速度与最大升阻比(可基于雷达探测数据通过实时弹道估计获得),基于平衡滑翔假设和最大横程的埃格斯解分别获得目标最大纵程和横程终点坐标,在经纬度二维平面内,可达区即可近...