基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真

为实现无人机航迹规划的实时性和交互性,建立了无人机动态仿真系统。以"捕食者"无人机模型为应用背景,结合MAK仿真技术的相关理论,利用蚁群算法计算了无人机航迹规划,并实现了Matlab平台下的实例仿真。基于构建的仿真系统,利用MAK软件实现了二维和三维飞行过程的显示,仿真效果理想,为无人机航迹规划结果的交互验证提供了一种有效的手段。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

装备采购线性合同优化研究

高额装备费支出使对招投标合同优化问题备受国防经济学界关注,对装备采办过程中招投标线性合同的优化进行了研究。采用招投标模型与委托-代理模型分析相结合的方法,先从道德风险与风险分担2个方面分析装备采购合同的优化问题,然后引入竞争效应,分析风险分担的问题。即使在双方为风险中性不需要风险分担时,DoD仍然需要在最初的投标竞争与中标后承包商降低成本行为之间进行权衡。一般的投标中,应使最终支付基于实际成本和投标值2个因素,并考虑最终支付基于道德风险损失。研究的基本结论是:固定价格合同应尽可能少地使用;若存在2个以上的投标人,成本加价合同也应禁止使用;在使用激励合同时,应慎重选择合同系数,提出了计算优化线性激励合同系数的方法。     

初始优化轨道实时计算的拟牛顿法--防空导弹轨道优化的实时计算方法之一

提出防空导弹轨道优化的一些实时计算问题,并且应用拟牛顿法计算初始优化轨道.     

不可逆定常态流热机的有限时间热力学最优化

在考虑工质与热源间热阻损失的内可逆热机模型基础上,用一常数项表示热漏损失,用一常系数项表示循环中除热阻和热漏外的其余不可逆性（如摩擦、涡流、非平衡等）,建立了一个不可逆定常态能量转换卡诺热机模型,并对其进行有限时间热力学分析,导出循环的最佳功率与效率关系,并得到了最大功率及其相应的效率和最大效率及其相应的功率。由此模型可准确描述各种不可逆性对热机性能的影响。由此得到的热机功率效率特性与实际热机特性相同。     

不可逆闭式燃气轮机循环的最佳功率效率特性

本文研究恒温热源条件下不可逆闭式燃气轮机循环的有限时间热力学性能,导出其最佳功率输出与效率间的关系,它包含内可逆和理想换热条件下的最佳特性关系。     

马尔可夫随机场中应用蚁群系统的红外图像分割

利用蚁群系统(ACS)的信息正反馈和启发式的搜索特点,针对马尔可夫随机场(MRF)图像模型的局部相关特性和最大后验概率(MAP)估计,可以在较短时间内得到图像分割目标函数的全局最优解,从而可以避免传统模拟退火算法的庞大时间复杂度.通过对军用红外图像的分割实验,可以看出这种算法能够在抗噪声、保留目标边缘和降低时间复杂度方面得到较满意的结果.     

作动器最优配置的柔性结构振动主动控制

柔性结构广泛应用于航空航天等领域,为了获得结构的最佳动力学性能,在主动振动控制中作动器或传感器位置优化成为关键。基于结构有限元动力学方程,在状态空间利用系统可控和可观Gramian矩阵考虑结构剩余模态的影响,推导一种新的作动器/传感器优化准则。根据优化准则结合非线性整数规划遗传算法对作动器的位置进行配置。以悬臂板为研究对象,采用基于状态反馈的线性二次型调节器研究悬臂板的振动控制效果。与其他配置方法进行比较,验证了新方法的优越性。     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.     

基于边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化研究

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题,基于边界交叉法和伪谱法提出了其多目标轨迹优化方法。首先,分析了高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点,提出了多目标轨迹优化问题。然后,采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题,利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中,将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值。利用上述方法求解了最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题,仿真结果表明：本文方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿,可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。