基于FAHP的预备役部队快速动员能力评估

为深化预备役部队作战运用研究,探索快速动员行动的内在规律,介绍了快速动员行动阶段划分,研究了预备役部队快速动员能力影响因素,构建了定性与定量指标相结合的评估指标体系;而后选用合理的隶属函数,采用模糊层次分析法构建评估模型,对3个预备役单位进行实例评估验证。结果表明,该方法有效解决了预备役部队快速动员能力评估问题,能够发现其快速动员能力短板,具有较高应用价值。     

基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

联合作战系统效能评估

采用面向过程的系统分析方法建立了一个对联合作战系统效能比较精确的量化评估模型.模型以某个参考系统为标准,先作层次分析,然后通过模糊对比,把各层次中难以具体量化因素进行了量化,再通过判断矩阵得出各自权重,最后线性加权便可以得到总的系统相对于标准系统的优劣程度,是一种面向过程的系统分析.该方法适用面广,对复杂系统效能评估工作有一定指导意义,具有广阔的应用前景.     

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.     

舰炮武器系统的适装性评估模型研究

针对舰炮武器系统适装性评估问题,提出了一种基于层次分析法的适装性评估模型。该模型选取火炮、跟踪传感器、火控设备的适装性作为模糊变量来评估舰炮武器系统的适装性,结合三个变量的具体评估准则,基于层次分析法给出了适装性的具体计算方法。应用实例表明,该模型实现了舰炮武器系统适装性的量化评估,可操作性强,可为选型决策提供有力支撑。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法

YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能,但在高空航拍图像检测中表现不佳,针对这个问题,提出一种改进的YOLOv5模型。首先,建立高空航拍目标数据集,弥补该类图像不足的问题,对模型进行针对性训练,其次,采用多尺度细节增强提升处理数据图像,整体提升数据质量;最后,利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息,增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析,证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%,满足检测要求。     

RLPG电液定量伺服加注系统设计与仿真研究

为了实现RLPG的液体发射药自动加注,设计了其电液定量伺服加注系统。通过控制阀控定量缸中活塞位移实时调整无杆腔中发射药量,实际应用过程中,定量过程与复位过程、火炮发射过程无冲,可并行工作。针对电液伺服系统模型不确定性、非线性的特点,建立了其状态空间模型。为了改善滑模变结构控制的抖振现象,设计了该系统的模糊滑模变结构控制器。搭建了AMESim/Simulink联合仿真平台,在不同装药量下对系统进行仿真分析,结果表明,定量过程所需时间比RLPG发射时间与变装药活塞复位时间之和小得多,加注0.628 3 L液体发射药共需0.95 s;随着装药量增加,系统定量精度有所下降,但均保持在99.85%以上。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。