基于混合遗传算法优化的制导炸弹BP网络PID控制器

经典的PID控制方法虽然其物理意义明确、参数调整简便,但是面对现代的过程控制对象所具有的非线性、时变和多种不确定干扰等特性,使得基于精确线性数学模型的设计思路很难直接获得满意的动静态控制效果.在BP神经网络控制的基础上,采用混合遗传算法优化BP反向传播权系数值,推导了算法过程,设计了基于混合遗传算法优化的制导炸弹BP网络PID控制器.最后,以某制导炸弹纵向通道设计为例,仿真结果表明控制器能使得制导炸弹准确命中目标,并且具有较好的鲁棒性能.     

某型自行高炮武器系统面向对象的作战模型建模

作战模型是作战模拟的工具和手段.构造出简单的、能表现作战系统基本特征和规律的作战模型,需要采用有效的建模方法;简述了面向对象的基本概念、建模方法和步骤;结合面向对象思想对自行高炮模拟训练训练平台进行了可视化分析建模;采用统一建模语言(UML)建立了自行高炮模拟训练平台功能模型、静态模型和动态模型.     

三合一场所火灾危险性模糊综合评价

根据＂三合一＂场所火灾危险性的影响因素,应用模糊识别理论构建了＂三合一＂场所火灾危险性评价指标体系、层次结构模型和判断矩阵,并利用层次分析和多级模糊评价相结合的方法对某＂三合一＂场所火灾危险性进行了综合评价。研究结果表明：该方法的评价结果符合实际情况,具有较好的可操作性,对预防＂三合一＂场所火灾事故具有很好的参考价值。     

风扇蜗壳排气段结构优化研究

为有效降低车辆封闭式冷却风道中风扇蜗壳的空气流动阻力,提出了计算流体力学分析与遗传算法相结合的蜗壳排气段结构优化方法,建立了蜗壳结构优化模型,开发了优化算法可执行程序Control CFD.EXE。对某车辆的风扇蜗壳排气段进行了结构优化。优化后蜗壳排气段的空气流动阻力比优化前减小了10.1%,空气质量流量增大了1.70%。     

遥控武器站功能融合设计思想

为了优化遥控武器站的设计结构,提高武器系统的集成度,简化制导设备,降低成本,以某遥控武器站为研究对象,采用模块化分析方法,对其各子系统的功能进行了分析、总结和归纳。详细分析了遥控武器站导弹武器系统中电视测角光学系统和电视测角电控盒的功能,以及自动炮武器系统中观瞄系统和火控系统的功能。通过分析发现:遥控武器站不同武器系统中存在功能相似的模块,能够进行融合设计。由此,提出了遥控武器站功能融合设计思想,给出了导弹电视测角光学系统与自动炮白光CCD摄像机的功能融合以及电视测角电控盒与火控计算机中图像处理模块的功能融合的设计方案,并且总结分析了该方案的特点。     

基于能力映射的体系网络化建模与分析

从体系所具有的能力出发,准确地描述体系中实体之间的关系,建立体系结构模型是体系设计与分析的基础,也是基于能力的体系规划的关键。首先提出了能力到组分系统的映射规则,然后将所构建的体系二分网络转化为组分系统的加权合作网络,有效描述了体系组分系统间的复杂关系。最后给出了体系组分系统关系价值度量指标,并对网络模型进行社团结构分析,为基于能力的体系规划作了有益尝试。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

潜射导弹出水过程空化流数值计算

运用Zwart-Gerber-Belamri空化模型,采用动网格和复合网格技术,提出复杂外形潜射导弹出水过程中空化流数值计算方法。对头肩部、舵面及突起物的空化生成、演化及影响因素进行分析。仿真结果表明:出水过程初期空化数降低使附体空泡迅速扩大,随后对空泡脱落与振荡的影响将更为显著;肩部以15 m/s的速度出水时产生空化并随速度上升而迅速增长,5°~10°攻角时肩空化非对称性显现;舵面空化受出水速度影响较小,攻角小于等于5°时空化面积小于全舵面积的10%,但攻角大于5°后空化面积迅速增长至50%以上;减小突起物尺寸有利于避免空化产生,突起物空化受攻角影响较小,但在高速下可诱导临近弹体产生空化。     

船舶水下电场的预测方法

为了实现对船舶水下电场信号目标特征的控制,提出一种信号预测的方法。对测得的信号进行小波分解并分别在静电场和轴频电场频段进行重构。对高频的轴频电场信号构建自回归预测模型,对低频的静电场信号以灰色GM(1,1)模型进行拟合。将预测结果进行叠加得到对下一时刻电场信号的预测值。实测数据对该方法的检验结果表明:用该方法对船舶水下电场进行预测,电场的预测误差在原信号幅值的20%以内。     

Right Intention and the Ends of War

The jus ad bellum criterion of right intention (CRI) is a central guiding principle of just war theory. It asserts that a country’s resort to war is just only if that country resorts to war for the right reasons. However, there is significant confusion, and little consensus, about how to specify the CRI. We seek to clear up this confusion by evaluating several distinct ways of understanding the criterion. On one understanding, a state’s resort to war is just only if it plans to adhere to the principles of just war while achieving its just cause. We argue that the first understanding makes the CRI superfluous, because it can be subsumed under the probability of success criterion. On a second understanding, a resort to war is just only if a state’s motives, which explain its resort to war, are of the right kind. We argue that this second understanding of the CRI makes it a significant further obstacle to justifying war. However, this second understanding faces a possible infinite regress problem, which, left unresolved, leaves us without a plausible interpretation of the CRI. This constitutes a significant and novel reason for leaving the CRI out of the international law of armed conflict (LOAC).