基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测方法

提出了基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测新方法,明确了应用加窗线性卡尔曼滤波模型进行剩余使用寿命预测的过程。应用试验数据验证了方法的有效性,案例分析结果表明:对于退化指标在前期平稳、后期突变的齿轮箱全寿命试验数据,剩余使用寿命的预测值与实际值在齿轮箱运行的前期相差较大,而在后期则较为相近;通过对退化指标值进行拟合处理,可以明显消除退化指标值波动对剩余使用寿命预测值的影响。     

基于相似性的装备部件剩余寿命预测研究

基于相似性的剩余寿命预测方法是一种新兴的部件剩余寿命预测方法。首先介绍了基于相似性的剩余寿命预测方法的基本思想,然后对采用此方法的流程进行了分析。根据欧几里得距离函数构建了相似度函数,然后以相似度为自变量确定了权重分配函数,并利用加权思想确立了剩余寿命预测模型。通过实例分析,验证了该方法的有效性。     

基于云理论的装备技术状态预测

通过分析装备技术状态变化的模糊性和不确定性等特性,提出了基于云理论的装备技术状态预测模型.根据装备技术状态劣化趋势,给出了基于云模型的时间序列状态预测方法,有效地运用了装备状态评估中的主观预测知识.将历史趋势与当前趋势相结合,实现了基于时间序列的状态预测.最后以某装备的发动机为研究对象,对发动机状态的动态评估值进行了预测,验证了该状态预测方法的有效性.     

基于相似性的装备剩余寿命预测研究

为了更有效估计装备的剩余寿命,对基于相似性的寿命预测方法进行研究。首先介绍基于相似性的寿命预测方法的基本概念和流程,然后研究基于高斯核回归的退化轨迹提取方法,在传统欧氏距离的基础上,考虑时间范围的影响,改进相似度计算方式,最后用高斯核密度估计得到剩余寿命的区间估计值.一个数值仿真试验表明,基于相似性的方法能够利用失效历史样本对装备的剩余寿命进行有效预测.     

针对过载控制的神经网络制导律研究

针对高机动高突防能力目标的拦截问题,通过对比例导引律导引过程中过载与比例系数、视线角速率关系的分析,建立基于视线坐标系的三维弹-目相对运动模型,研究在该坐标系下的比例导引律加速度表现形式,据此设计实现K值自适应调整的RBF神经网络模型。通过与纯比例导引律的法向过载以及攻击时间对比,验证了RBF神经网络导引律在降低制导性能的前提下抑制视线角速率抖振、过载控制方面的有效性。     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

基于器材分类的维修器材消耗组合预测方法研究

维修器材消耗预测通常采用单一的预测模型,适用范围较为狭窄,同时对整装维修器材消耗预测的精准性不高。综合考虑装备维修器材稳定性消耗特征,采用基于器材分类的组合预测方法,开展装备维修器材消耗预测。组合预测方法融合了指数平滑方法、Croston方法、TSB方法等的优势,分别对消耗稳定和消耗不稳定的器材进行了预测。结果表明,组合预测方法有效避免了单一预测模型的局限性,具有较为广泛的适用性,提高了维修器材消耗预测的精度。     

基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于度量元的静态软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术是当前软件工程领域的一个热点研究问题。回顾和综述了基于度量元的静态软件缺陷预测技术研究的起源与国内外最新进展动态,并对常用缺陷预测技术的评价指标进行对比和分析,指出其优缺点和适用范围。最后对静态软件缺陷预测技术的可能发展方向进行预测。