未知最优值线性规划的修正 Karmarkar算法

本文对未知最优值的Karmarkar型线性规划,得到了一种复杂性为O(n~(3.5)L)的修正Karmarkar 算法;通过讨论加边矩阵和秩1修正矩阵的LDL~T 分解,得到了一种计算Q—斜投影的有效方法。最后,从理论上分析了算法的收敛性和复杂性。     

一种新的基于特征值分解的双站无源定位算法

在自卫式噪声干扰的条件下,地面制导雷达将无法得到目标的斜距信息,无法实现对目标的定位,此时只有采用雷达组网方式,利用2个或多个雷达站的测角信息来对空间目标进行定位。提出一种基于特征值分解的新的定位跟踪算法,该算法具有计算简单、清晰,运算量小的优点,仿真也表明该算法有较好的精度。     

高精度程控电阻网络生成算法设计

为了提高高精度程控电阻的设计效率,建立高精度电阻网络的物理模型和数学模型,提出一种高精度程控电阻网络生成算法。该算法根据给定的量程和精度,基于主电阻网络、补偿电阻网络和偏移电阻的组合方式,自动生成高精度程控电阻网络。以量程90~250 Ω、精度5 mΩ的需求为例,在MATLAB平台上对算法进行仿真验证,仿真结果验证了算法的可行性。结果表明生成的程控电阻网络满足目标量程和精度的需求,算法解算时间仅为18.128 s。相比于人工设计的方式,该算法大大提高了设计效率。     

基于分解的多目标布谷鸟搜索算法求解多无人机协同任务分配问题

多无人机协同任务分配问题是一个多目标优化问题,将多目标优化问题转化为单目标优化问题的传统方法易造成决策的主观性和片面性.为帮助决策者做出科学决策,提出了一种基于分解的多目标布谷鸟搜索算法用于求解多无人机协同任务分配问题.通过对多无人机协同任务分配问题分析,建立了多无人机协同任务分配模型.将布谷鸟搜索算法的两个关键组件转化为多目标优化算法的繁殖算子,并结合一种自适应算子选择策略,构成了多目标布谷鸟搜索算法.设计了一种新的编码方案,将带约束的多目标优化问题转为无约束的多目标优化问题.仿真实验表明,多目标布谷鸟搜索算法能有效求解多无人机协同任务分配问题.     

基于变分模态分解的非稳态备件需求预测方法

备件需求量的预测是备件配置的重要内容,针对当前装备备件需求非稳态的特点,提出一种基于变分模态分解的备件需求预测方法.运用变分模态分解将非稳态备件需求序列分解为若干模态分量,引入模糊熵的概念,将周期性、随机性和长期性特征明显的模态分量进行有效聚合,提高计算效率,进而运用预测效果较好的径向基神经网络预测法对聚合后的模态分量分别进行预测,将各分量预测结果进行整合形成最终的备件需求预测值.通过案例分析与实验对比,结果表明提出的方法能够有效挖掘非稳态备件需求序列的深层次信息,实现非稳态备件需求序列的较好拟合,并与其他非稳态时间序列预测方法对比具有较高的预测精度,为适应新时代实战实训背景下备件需求的特点提供了有效的方法支撑.     

宽频带随机振动环境的疲劳强度强化机理

全轴随机振动环境的疲劳强化机理问题是可靠性强化试验研究的关键技术之一。针对该振动环境的宽带特性对疲劳失效的强化作用进行了讨论,首先研究影响随机应力疲劳强化效能的相关统计参数,然后分析随机应力的频谱带宽如何影响这些统计参数,最后得到频谱带宽对疲劳强化效能的影响,由此揭示全轴随机振动环境宽频带特性的疲劳强化机理。     

潜艇表面涂层失效机理的研究

评述了有机涂层失效机理的现代研究方法,将电化学测试技术与现代表面分析技术和传统的涂料检测技术相结合,应用于涂层失效机理分析和寿命评估中.探讨了电化学交流阻抗谱技术在研究变海水压力作用下潜艇表面有机涂层的失效机理,以及建立腐蚀性介质渗入与涂层失效之间数学模型的可能性.     

基于U-D分解滤波的交互多模型算法

简要回顾了基于相控阵雷达的三维空间中机动目标建模与自适应跟踪的机理,针对交互多模型算法在其跟踪应用过程中可能会出现的滤波发散问题,提出了一种基于U-D分解的交互多模型目标跟踪算法.该算法可以有效地限制交互多模型算法滤波计算过程中的滤波发散的可能性,从而使得IMM算法更加稳定.     

LDPC带选主元三角分解编码性能

分析LDPC码的特点和优势。阐述LDPC码的编码原理和基于生成矩阵、基于三角分解两种主要编码方法。指出三角分解编码方法受到矩阵分解限制:矩阵要求满秩,矩阵所有的顺序主子式非零。分析带选主元三角分解法的编码方法。使用C语言编译环境和X86计算机,对LDPC基于生成矩阵的编码系统和带选主元三角分解法的编码系统进行计算,得到P4(R)3.2 GHz、内存512 M硬件环境下的编码效率。