武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

基于神经网络的跨介质飞行器水面弹跳运动参数快速预测方法

为进一步提高跨介质飞行器水面弹跳运动参数的计算效率,提出基于线性多元回归、反向传播神经网络及径向基函数神经网络的水面弹跳运动特性近似模型,对弹跳后运动参数进行快速预测。首先,建立跨介质飞行器水面弹跳数值仿真分析模型,对模型进行校验。其次,基于上述三种预测算法,以飞行器水面弹跳初始俯仰角、弹道倾角和速度作为输入值,预测其在水面弹跳运动中的末速度。结果表明：径向基函数神经网络算法对跨介质飞行器水面弹跳中的末速度预测的性能表现最优,与数值仿真速度值对比,回归系数为0.988,模型精度与速度预测结果可信性较高;速度预测值与数值计算的平均残差保持在8.39%以内,残差范围保持在±15 m/s以内,对跨介质飞行器水面弹跳运动研究具有参考价值。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。     

基于IHHO-MCNN的反坦克雷场效能评估研究

针对反坦克雷场作战效能评估问题,提出了基于哈里斯鹰算法(HHO)优化蒙特卡洛神经网络(MCNN)的反坦克雷场作战效能评估方法。首先,介绍了IHHO算法和蒙特卡洛神经网络的基本原理和算法流程;然后,对反坦克雷场效能评估的主要影响因素进行分析,归纳总结了反坦克雷场的作战效能评估的指标体系;最后,构建了IHHO-MCNN神经网络评估模型。仿真实验结果表明,该模型可以有效对反坦克雷场进行效能评估。     

基于分类算法的装备健康度评估方法

装备健康度的准确评估是装备作战训练工作开展和维修保障对策实施的基础,针对传统装备健康状况难以科学评估的问题,提出了综合考虑装备寿命、使用维修情况、装备及其子系统健康状况的装备健康度评价模型,结合装备健康度分类多和样本数据不平衡的特点,采用7种分类算法和10种样本均衡方法对装备健康度进行评估。实验表明,综合运用Near-Miss、SMOTEENN、SMOTE Tomek采样方法和DT、GBDT、RF分类算法,可以有效提高装备健康度分类和指标水平,为装备健康状况的合理评估提供了有效方法。     

液体火箭发动机无失效条件下的可靠性分析方法

针对液体火箭发动机热试车过程中可能出现的无失效情况,在对寿命分布进行分析的基础上,利用配分布曲线-最小二乘法,采用经典估计和Bayes估计作为先验分布,对液体火箭发动机无失效条件下的可靠性进行了评估,并对评估结果进行了分析。计算结果表明,采用最小二乘法结合Bayes估计,可以较好评估液体火箭发动机在无失效条件下的可靠性。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv...     

考虑CFRP与混凝土动态界面特性的RC柱抗爆响应动力分析

为了研究CFRP加固钢筋混凝土柱的抗爆特性,基于CFRP与混凝土界面强度细观分析方法和LS-DYNA中的接触算法,提出了能够反映CFRP与混凝土界面动态粘结破坏特性的界面接触模型参数确定方法,分析了爆炸荷载作用下CFRP加固RC柱的动力响应特征和破坏过程及模式,揭示了其失效破坏机理,结果表明：爆炸荷载作用下,单向和双向CFRP布加固可以分别降低RC柱柱中峰值水平位移11%和33%,分别降低塑性位移10%和72%,在混凝土柱塑性区包裹CFRP布,效果最为明显;与单层加固相比,双层加固RC柱的峰值位移和塑性位移分别降低了16.7%和42.8%;考虑到经济性,RC柱抗爆加固建议采用分布式加固。     

基于多目标鲸鱼优化算法的动态武器目标分配

针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。     

多级同步感应线圈装置温升计算方法优化研究

多级同步感应线圈装置发射过程瞬态能量巨大,可能造成电机损坏,有必要对电机温升进行研究,但考虑到瞬态热有限元仿真时间过长;电流丝法温升计算编程过于繁琐,工作量大等问题,将一维热网络模型计算方法应用于多级同步感应线圈装置中进行算法优化,将电机发热等效成一维传热问题,推导发射电机状态方程,通过Matlab构建同步感应线圈发射装置的一维热网络模型。仿真结果表明：通过不考虑散热情况的理论计算以及对比三维有限元计算结果,对一维计算结果进行校验,一维热网络模型仿真结果与前两者计算误差保持在10%以内。相比于瞬态热有限元仿真与电流丝法计算,在减少了模型搭建难度基础上,显著降低发射电机温升计算时间,提高仿真运算效率。