基于WOA-Elman快速推测火炮射击高空风参数研究

为了缩短高空气象数据获取时间,提高战时火炮射击时弹道诸元解算速度和精度,利用地表气象数据推测高空气象数据是目前重点研究方向之一,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化Elman神经网络法的权值,对高空气象风按照气压层进行递推,以获得更好的推测精度。通过气象误差标准分析和基于实验实测弹道数据的仿真分析2种方法,对所获高空气象数据精度进行评估分析,分析结果表明利用WOA-Elman神经网络法可快速有效地对高空气象进行递推预测。     

车载机枪托架行进间发射动力学分析与优化

托架是车载机枪上的主要承力构件,其刚强度和动力学性能会对车载机枪射击产生较大影响。基于路面不平度理论和发射动力学理论,建立了某12.7 mm车载机枪的行进间发射动力学模型。对行进间射击时的车载机枪托架,在极限射角及平射状态分别进行10发连射过程的仿真分析。以减轻托架结构质量和降低托架支撑板行进间发射时的交错变形为目标,结合拓扑优化分析与参数化建模方法,对托架进行结构优化设计,并对优化前后的托架力学性能进行对比。分析表明：平射时托架工况最为恶劣,托架满足强度要求;托架支撑板交错变形会引起枪口产生0.011 3 mm的偏移,通过对托架结构优化设计,结构质量减小31.82%,提高托架支撑板刚度匹配性,支撑板的交错变形量减小85%。对车载机枪及遥控武器站的设计具有指导意义,为其他机载武器及遥控武器站设计提供参考依据。     

多无人机协同空战任务规划仿真系统

面向多无人机协同空战任务规划方法性能验证的需求,开发了一种基于VR-Forces仿真引擎的多无人机协同空战任务规划仿真系统,对该仿真系统的总体架构、红方子系统、蓝方子系统、白方子系统和强化学习算法训练子系统进行了设计。对算法库、强化学习算法训练和人机交互等关键技术提出了针对性的解决方案,提升了该仿真系统的稳定性、可扩展性和功能性。利用该仿真系统对多无人机协同空战目标分配、重决策算法等典型任务规划方法进行了测试和仿真实验。结果表明,所开发的仿真系统可以很好地支持多无人机协同空战任务规划方法的测试和验证。     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。     

基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明：基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。     

基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。     

多UCAV协同控制中的任务分配模型及算法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证。分析了影响目标价值毁伤、UCAV损耗、任务消耗时间等三项关键战技指标的因素,综合考虑实战中多UCAV同时攻击同一目标和使用软杀伤武器这两种典型情况对UCAV执行任务的影响,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型,并应用粒子群算法求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于多级统筹图的任务管理及优化方法研究

随着现代工业的发展和职责分工的细化,当前统筹图的单层结构存在不适应多级关系、不灵活组织协作、不高效重组任务等问题。研究当前典型任务之间的关联关系,发现多任务之间主要有前后置、主分支和父子3种关联关系,进而采用嵌套结构支撑复杂统筹图的拓展,提出一种多级结构的改进统筹图。根据网络图最短路径的动态规划思路,依次对复杂任务的关键线路进行调整优化,提高多级统筹图对复杂任务的组织能力和完成效率。案例在不额外增加资源消耗的前提下,通过任务节点的分支构建和父子拆解,任务执行时间由11 h减少到8 h,说明改进的多级统筹图能够处理好复杂任务的多级关系,降低任务的时间消耗。     

基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型

空中红外小目标在目标检测、目标追踪等军事领域有较高的应用价值,但是其获取成本高昂。在WGAN模型中引入降噪算法改善生成图像质量,同时改进Wasserstein距离惩罚项,提出了一种基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型（IST-WGAN）,在自建空中红外小目标数据集上训练模型,模型生成的红外图像通过主观判别、FID分值和小目标检测算法验证。结果表明,所提模型能够生成有效的红外小目标样本。