基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

地形作战性能分析数据模型建模

针对目前军用地形图数据模型不利于地形作战性能分析的缺点,提出了一种适合于地形作战性能分析的数据模型建模流程,详述了该流程中的地形作战性能概念模型、逻辑模型和物理模型的具体建模过程。通过试验证明,建立的地形作战性能分析数据模型与军用地形图数据模型相比,能够直接体现地形的作战应用特性,在执行地形分析功能过程中,数据处理简单,耗时少,效率得到提升。     

基于作战环的作战体系节点重要性评价方法

针对现有评价模型大多从网络拓扑的角度进行节点重要性分析,无法准确反映节点对体系作战能力重要性的问题,提出了一个基于作战环的体系作战能力量化评估指标,在此基础上,通过度量节点失效对体系作战能力的影响来评价节点重要性,并结合算例进行了有效性验证分析,为体系对抗中关键节点判定提供借鉴和参考。     

引入攻防树思想的“软目标”恐怖袭击风险建模

为评估"软目标"恐怖袭击风险,提高"软目标"防恐安全性,以供反恐部门决策参考,设计了一种基于攻防树的"软目标"恐怖袭击风险评估模型。针对不同的袭击方式和防御策略,构建了各类攻击结点和防御结点,对两类结点的动态交互影响因素进行了参数设定,生成了攻击防御树,引入了攻击回报(ROA)、防御回报(ROD)的概念,通过计算各场景下遇袭概率、攻防成本、攻防回报值,对有安检区域和无安检区域的人群遇袭风险进行了仿真、评估和比较。仿真结果表明,要降低"软目标"恐怖袭击风险,需要提高防御措施效率。在无安检区域实施有效的人防、物防、技防策略,可显著降低遇袭风险。     

高精度有限体积格式在三维曲线坐标系下的应用

为了构造在光滑区具有较高分辨率并且可以无振荡捕捉激波的高精度有限体积格式,同时降低格式在模板选择上遇到的困难,基于逐维重构方法,发展了结构网格下的高精度有限体积格式,并将这一格式推广到三维曲线坐标系下,从而可以适应相对复杂外形下的计算。为充分验证格式的有效性,选取一系列典型算例进行计算:在等熵涡输运和二维喷管流动中验证了格式的精度可以达到设计精度;在双马赫反射问题中格式也表现出良好的捕捉激波的能力。数值计算表明,上述格式在曲线网格上具有较高的数值精度和鲁棒的激波捕捉能力,适用于流体力学方程的计算。     

基于3D打印的可移植人体外耳支架关键技术研究*

耳廓缺损是临床常见疾病,使用患者自体肋软骨雕刻为耳支架并植入缺损耳皮下是目前的主要治疗方法。该方法对手术者提出很高的技术要求,雕刻的外耳支架无法精确还原患者耳廓形状,同时肋软骨的切除会对患者带来并发症。本文探索使用医用硅胶制作患者个体外耳支架的关键技术,使用CT和逆向建模技术得到对应患者个体的外耳数字模型,利用3D打印技术制造人体外耳支架模具,并使用医用硅胶MED 4735完成人体外耳支架的制作成型。动物实验验证了其生物相容性,证明了该方法的可行性。通过该技术制作的硅胶人体外耳支架可以高度模仿患者特定的耳廓形状,支架精度高,制造周期短,无生物排异,可为替代肋软骨雕刻人体外耳支架进行耳廓缺损治疗提供依据。     

通用扩张状态观测器鲁棒飞行控制方法

针对存在参数不确定、外界干扰与测量噪声情况下飞行控制问题,提出一种基于通用扩张状态观测器的鲁棒飞行控制方法。首先基于状态相关的Riccati方程（SDRE）控制方法,对飞行器俯仰通道非线性模型进行扩展线性化;而后引入基于通用扩张状态观测器的控制方法,设计干扰补偿增益,实现对外界干扰的估计与补偿;最后通过在线解算状态相关矩阵及代数黎卡提方程,得出状态反馈增益与干扰补偿增益,实现对飞行器期望攻角的跟踪控制。通过与已有方法进行对比,验证了本文所提方法不仅对系统模型不确定性与外界干扰具有较强鲁棒性,而且在较大测量噪声情况下,其依然能够保证良好的跟踪控制效果,具有较强的工程应用价值。     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

动态滑翔运动建模、机理分析与航迹优化

信天翁凭借动态滑翔的飞行技巧从梯度风中获取能量,从而在几乎不拍翅膀的情况下进行长时间、长距离飞行,这种技巧应用于小型无人机上可拓展其完成任务的能力。基于飞行器动力学对梯度风场中的无人机运动方程进行推导和简化处理;利用简化的运动方程,分别从非惯性参考系中的动能定理和机械能变化的角度,对动态滑翔获取能量的机理进行分析;利用微分平坦法,以最小平均控制输入变化率为目标函数,对徘徊模式和平移模式的动态滑翔航迹进行优化计算。分析结果表明:逆风爬升、顺风下滑是动态滑翔基本获能方式。优化结果表明:控制输入变得更加平滑,甚至出现阶段性的常值,使得控制更加简化;徘徊模式下,当风梯度作为决策变量时,优化过程可在[0,0.5 s-1]的区间上找到使得目标函数值最小的风梯度;平移模式下,目标函数值在该区间上单调递减。