采用多种群搜索策略的微粒群算法调整消磁绕组

目前,常用的消磁系统调整方法一般都是针对舰艇磁场进行的,而较少考虑磁场梯度。为改善舰艇的磁隐身性能,应当同时考虑两者的有效衰减,由此确定的电流优化调整问题为多目标优化问题。为解决该问题,首先采用一种基于多种群搜索策略的微粒群算法分别求解两类目标函数的最优值,并将这两类最优值作为目标函数的归一化常数,然后选取一组适当的权重将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用多种群微粒群算法求解该单目标优化问题。最后,采用一个典型的消磁系统优化调整问题来验证方法的有效性。实验结果表明:该方法不但能够实现舰船磁信号的削减,同时还能有效抑制舰船磁信号的波动。     

舰船武备系统故障诊断算法的探讨

本文以舰炮系统为主,论述了舰船武备系统在诊断中常用算法的基本原理及其特点,并指出今后进行理论研究的一些可行的途径。     

二维连续型随机变量函数的分布的线积分算法

本文给出用线积分计算二维连续型随机变量(X,Y)函数的概率密度的一般公式。与通常方法相比,具有方法简单、计算量少的优点。     

强机动目标的非线性滤波器设计

本文应用Kalman 滤波技术,研究了一套适用于航空火力控制系统的机动目标状态估值算法。文中将目标加速度模型假设为既有依赖状态的系数,又能自动适应目标机动的二阶高斯——马尔柯夫过程。采用非线性滤波理论,对非线性耦合的目标相对运动模型没有强行解耦和线性化,而是直接进行滤波。最后就估值精度滤波收敛速度和目标机动变化的适应性等方面进行了大量的数字仿真。仿真结果表明本文所设计的非线性滤波器具有良好的性能。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

维修任务调度的多目标决策模型

通过对维修调度问题进行分析,考虑到战斗力相关的多种目标因素,针对目前研究的目标单一,又未考虑武器的先进程度、配置等缺陷,就修复后的加权作战时间和装备尽可能少的延误数量双重目标加以研究,并给出了调度算法。从而弥补了这些缺陷,使调度更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,可有效地实现维修任务调度。     

系统可靠性分配的研究进展

系统可靠性分配是可靠性设计的重要任务之一,其主要作用是为可靠性设计提供辅助决策。给出了可靠性分配流程,研究了可靠性分配模型的发展状况,重点介绍了可靠性分配问题的求解算法,指出了各类算法在分配中的应用及其需进一步解决的问题,同时分析了国内外典型的分配软件,总结了各软件中可靠性分配的主要功能,最后对可靠性分配提出了进一步的研究展望。     

基于联邦卡尔曼滤波的组合导航定位算法

在传统的GPS/INS紧耦合组合导航系统中,由于伪距和多普勒频移误差的存在,系统存在一定的误差偏移。针对这种误差偏移,设计了一种联邦卡尔曼滤波组合导航算法,该算法采用二级卡尔曼滤波器,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,与INS模块结算出的信息进行修正处理,再通过主滤波器得到紧耦合算法的INS解算结果校正量和定位位置最优估计。通过计算机仿真结果分析表明,该方法相对于传统的紧耦合组合导航算法可以有效减小误差,具有一定的理论价值和实用价值。     

基于贝叶斯分类器的目标价值等级分析

现代战争作战目标繁多,从目标价值角度对目标的重要程度进行评估,建立了基于朴素贝叶斯分类器的目标价值评估模型,并利用基于无向完全图的贝叶斯分类器,将目标属性间的关系加入到评估模型中,为指挥员和决策机关的作战目标选择提供了科学的依据.     

平流层飞艇载GPS干扰器的能力及部署分析

为了应对美军“空海一体战”和GPS精确制导武器的发展,增强“反介入”作战能力,提出了以平流层飞艇为干扰器载体,对GPS接收机进行干扰的作战样式.根据巡航导弹的杀伤力定量测度,提出了干扰距离的需求;推导了干扰器高度、发射功率与有效干扰距离关系的数学模型,仿真分析了干扰器的能力.将平流层飞艇干扰器部署问题转化为不规则区域的填充问题,并通过实例部署,验证了方法的可行性.