基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

作战飞机航材备件储备优化分析

本文在讨论航材备件需求概率分布的基础上,从分析备件保障率入手,研究了确定备件储备标准和计算备件储备量的方法,并建立了在经费不足条件下备件储备优化的数学模型和算法。     

对雷达网的最佳电子干扰兵力分配决策分析

本文以空中进攻作战为背景,讨论了在攻击航线确定条件下,空袭方为了有效对付地面雷达网的探测而应采取的最佳电子干扰兵力分配决策。     

简析AST服务在多进程并行处理环境中的应用

在VAX/VMS系统中,通过异步系统自陷(AST)的使用,可以解决在并行处理环境中进程间实时通讯问题。     

运用多阶段转载货物运输模型优化军需物资调运费用

现有军需物资调运存在着调运体制不健全、调运组织不科学、成本核算不规范、经费标准不合理等弊端,不利于运输工具的回空利用和合理调度,不利于调运部门内部机制的自我约束和自我控制,不利于军需物资运输保障效益的提高。为了适应市场经济的发展、联勤保障体制和军需应急保障的要求,有必要优化军需物资调运费用,建立多阶段转载货物运输模型,以达到降低成本、提高效率、保障有力的目的     

现代战场炮兵侦察器材优化配置的研究

本文针对现代战场炮兵侦察出现的新特点,对侦察器材的优化配置进行了初步的探讨,建立了模型。并以光学侦察器材、无人驾驶侦察机、炮位侦察雷达组成的侦察体系为例进行了分析计算。     

溴酸盐体系中的化学波

本文对溴酸盐体系中的化学波进行了实验研究,得到了反应物的初始浓度与波速的关系,随 ＫＢｒＯ３和 Ｈ２ＳＯ４初始浓度的增加,波速具有增加的趋势,而随 ＭＡ的初始浓度的增加而变化不大。并给出了其反应机理的分析及数学模型。     

多级电磁线圈发射器时序触发策略研究

为优化多级同步感应线圈电磁发射器(SICEML)性能,以提高发射速度和能量转换效率为检验指标,以影响上述指标的触发时序为优化对象,采用遗传算法建立了单级同步感应线圈型电磁发射器触发位置优化数学模型,计算出了最佳触发位置,通过数值和有限元两种仿真系统对优化结果的正确性进行了验证;采用该方法对两级以及10级同步感应线圈型电磁发射器的触发时序进行了优化研究,并进行了仿真验证;为解决了仿真系统误差的问题,提出采用动子线圈在各级的触发位置和速度作为控制因素的双控触发方式,并研究分析了仿真过程中触发开关的随机抖动对出口速度误差的影响。     

序列近似优化方法及其在火箭外形快速设计中的应用

针对序列近似优化方法在代理模型构造与采样策略等方面的不足,基于采样点局部密度,引入与局部密度成反比的样本点影响体积概念,通过优化总影响体积确定径向基函数最优核宽度,满足序列近似优化过程不同规模、非均匀样本条件下的函数近似需要;建立潜在可行域最大距离加点准则,并与潜在最优加点准则结合平衡算法的探索能力与开发能力;建立三步收敛判定准则;构建改进序列近似优化的算法流程。对于Golinski减速器的优化设计问题,算法在目标函数调用42次后便搜索到全局最优解,体现了其良好的全局寻优能力与搜索效率。以"天航二号"火箭为例,建立其外形优化问题数学模型,所提优化方法在调用原始计算模型165次之后便搜索到全局最优解,大大提高了设计效率,同时飞行试验也表明设计结果满足要求。     

星际探测太阳帆行星和太阳借力轨道全局优化

以太阳帆在20年内飞行至距离太阳200 AU以远进行星际探测为目标,研究太阳帆通过行星借力和太阳借力的轨道全局优化问题。建立太阳帆时间最优转移轨道数学模型,分析行星借力和太阳借力的约束条件,并用这些约束条件构造目标函数,从而将轨道优化的四点边值问题转化为求解无约束条件下的多变量优化问题。通过选取合理的约束权重,采用遗传算法获得大范围的粗略解,代入到序列二次规划算法中获得高精度解。仿真结果表明,虽然太阳帆通过太阳借力已获得相当大的加速度,但加上木星借力仍然可以节省相当多的飞行时间。提出的轨道优化思路,可以为太阳系逃逸任务轨道初步设计提供参考。