基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

液压平衡式发射装置自航发射内弹道模型与仿真

基于装备情况,探讨了潜艇液压平衡式发射装置自航发射鱼雷的可行方案,并建立了后端自流补水的自航发射方式的内弹道模型,进行了计算机仿真。通过试验结果描述鱼雷螺旋桨工作特性,分析了自航发射鱼雷出管速度偏低的原因,并提出改进措施。     

基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。     

基于ADP的高超声速飞行器非线性最优控制

针对高超声速飞行器提出了一种基于自适应动态规划(ADP)的非线性最优控制器设计方法。首先,非线性系统的最优控制器设计问题等价于求解HJB方程。传统的HJB方程求解方法需要系统动态的精确知识,但是实际中系统动态常常是未知的或者部分未知的。针对高超声速飞行器系统动态未知的情况,采用ADP算法在线求解HJB方程,设计非线性最优控制器。该设计方法的一个显著优点是不需要系统的内部动态知识。最后,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。     

舰炮火控雷达实测误差时序特性分析建模

针对舰炮火控雷达高精度实时仿真建模的问题,运用高斯分布和正态平稳过程的两种误差序列生成方法,建立火控雷达简化仿真模型。通过对某火控雷达实测数据误差的统计及时序相关性分析,完成误差序列仿真生成与验证,给出了实现舰炮火控雷达探测误差仿真的优选方法。实践证明,正态平稳模型的误差生成方法可以有效满足新型舰炮仿真试验火控雷达建模要求。     

装备技术体系网络建模与结构优化方法

针对装备技术发展管理的重用度和冗余度问题,研究了体系网络建模与结构优化方法。将装备技术抽象为节点,技术关系抽象为边,提出了基于装备技术描述属性框架和技术关系分析的体系网络建模方法;将3种经典的网络社团探测方法应用于装备技术聚类,通过比较评估指标,生成了技术聚类优化方案;基于加权网络中心度算法,识别了对体系冗余影响最大的装备技术。以包含235项激光武器装备技术的技术体系为例,验证了方法的有效性,总结了体系结构的优化结论。     

基于改进云重心方法的装备维修性定性评价

将云重心方法引入到装备维修性定性评价中。在运用云重心方法时,需要将定性评语与区间数对应,利用区间数将评语转化为云模型。针对基于3倍熵规则确定熵参数的不足,在云模型期望值左右各3倍熵的区间上对确定度的强弱进行了划分,并由此建立了区间长度为4倍熵的模型,为正确描述评价云发生器奠定了基础。改进了单项指标云重心位置与理想云重心位置的离差的计算方法,简化了综合云重心偏离度的求解模型。最后通过某装备维修性定性评价实例,验证了改进方法的科学性和合理性。     

多无人机协同任务分配方法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。     

面向时敏目标的炮兵行动指挥控制建模仿真

联合作战是由多军兵种共同参与的作战行动,指挥控制与协调复杂多变,时敏目标打击对部队行动指挥控制提出了更高的要求。分析了炮兵打击时敏目标的行动特点与任务流程,建立面向时敏目标炮兵行动指挥控制的系统动力学模型,探究指挥控制内在机制与作战行动之间的作用关系。最后,给合案例仿真验证,得出较为可靠的结论,为解决联合作战炮兵行动精确指挥控制与协调提供一种有效途径。     

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。