战斗机隐蔽接敌轨迹优化方法

针对空战对抗的隐蔽作战需求,对战斗机隐蔽接敌方法进行研究。基于战斗机雷达反射截面积的动态特性建立雷达探测威胁模型;以空战态势参数为状态建立接敌引导模型;以给定目标发现概率为暴露阈值进行威胁约束;以最小化接敌过程中累积被发现概率为性能指标;将战斗机隐蔽接敌问题建模为隐蔽性约束下的最优控制问题。为保证算法的实时性和有效性,引入滚动时域控制策略进行在线优化,并采用高斯伪谱法进行数值求解。仿真实验表明,通过路径约束和性能指标双重约束,能有效增强战斗机接敌的隐蔽性,算法实时性能满足战斗机控制的需求。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。     

TBM拦截效果的混合层次模糊综合评估

分析了TBM拦截效果评估体系的构成及其评价指标,针对影响拦截效果评估的众多随机性、模糊性因素以及评估系统的具体特点,提出了基于混合层次模糊综合评估的TBM拦截效果评估模型,分析研究了评估流程,并通过实例验证了评估方法的有效性.     

混合不确定条件下的飞行器级间分离可靠性分析

为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出了一种基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计了一种快速碰撞检测方法,进而构建了分离任务的可靠性分析混合模型。通 过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。     

基于粒子群实验寻优算法的后勤装备维修器材仓库布局选址

针对我军后勤装备维修器材仓库分布点多面广、配送时效性不高、整体保障效益偏低等问题,建立了基于混合整数规划的仓库布局选址模型,设计了粒子群实验寻优算法进行求解。以SY战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到了该战区的后勤装备;维修器材仓库布局方案,并与基本粒子群算法进行了对比分析。     

基于DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。     

多站空情航迹优化及分类指挥决策方式研究

空情是防空指挥的依据,本文提出了集团军防空兵利用本级多站空情,优化二次空情航迹的Fourier分析法,通过处理S项后的高频项,分离干扰等“噪声”过程,为反空袭指挥决策提供合理空情。当大批空中目标来袭时,依据处理的多批多站空情,集团军防空兵如何实现新的分类指挥,在文[1]基础上,本文引入等混合聚类法这一新的批次分类模式,对批次多因素分类,此法控制参量多、收敛速度快,使分类指挥决策的时效性得到提高,并结合示例计算与对比。     

载人航天器自主故障诊断与预测技术研究进展综述

载人航天器的自主化和智能化使其探索空间和飞行任务范围不断扩展,是主动应对未来太空军民融合领域变革的重要手段。对载人航天器自主健康管理技术这一热点领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先,在阐述载人航天器自主健康管理技术基本概念的基础上提炼了其体系框架;其次,分析总结了载人航天器自主故障诊断与预测技术的研究现状;然后,探讨了研究进展与挑战;最后,从故障机理、智能技术和预测评估三个层面对发展趋势进行展望。综述表明,失效机理和故障模型都还需持续进行研究,以混合智能技术为核心的自主故障诊断与预测技术有望取得突破,进一步发展面向可重复使用载人航天器的准确诊断和预测技术。     

人机混合智能技术主要发展动向分析

人机混合智能是由“人-机-环境”相互作用而产生的新型智能系统。对人机混合智能领域的最新研究与应用动向与进展进行了综合评述。首先介绍DARPA近年来在人机混合智能领域的加速布局;然后盘点了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实、环境感知等人机混合智能核心技术的最新科研与应用进展;最后讨论人机混合智能面临的挑战与对未来军事发展的启示。综述表明,机器在未来将更多地用作人类“同事”,而不仅仅是“工具”,人机混合智能的各项核心技术已经不同程度地产生实战应用,而人、机之间的权责分工、能力分配、交互接口、伦理规制等将是人机混合智能进一步发展所需解决的关键问题,人机混合智能将加速军事变革进程,对作战样式、装备体系、战斗力生成模式等带来根本性变化。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。