递进优化技术在汽油机工作过程优化计算中的应用

采用数学规化的方法优化汽油机的工作过程,可以在限制发动机热负荷、机械负荷、氧化氮排放和不爆震的条件下,使发动机在运行过程中经济性最好.但是要求得比较精确的优化解,一般要进行大量计算,花费较多机时.本文提出了一种分段、分层、分级的递进优化方法,应用于汽油机工作过程的优化计算中,取得了较好的效果.     

维修浮动系统可用度模型及优化

维修浮动系统是更换和修理同时进行的储修系统 ,该系统可有效地提高现有装备的可用度。本文利用马尔可夫过程理论建立了维修浮动系统的可用度模型。进而 ,在考虑费用约束的条件下 ,对该系统进行了优化分析。     

双机交叉定位误差及配置距离最优化协调分析

在简要分析双机的作战需求基础上,针对双机交叉定位的原理,对其定位误差及定位配置进行了描述和分析,通过仿真结果得出了定位误差的GDOP分布图,并结合双机有效定位面积这一指标进行了协调分析,最终确定出双机的最优化配置距离。基于最优化配置距离,可以在保证较高定位精度的同时,使有效定位面积达到最大,更好地为双机提供目标方位和距离信息。     

新形势下如何做好军粮供应工作

军粮供应是军队后勤保障工作的重要内容,由于部队遂行多样化军事任务需要,军粮供应面临着新形势.笔者结合自身的工作经验,首先分析了新时期军粮供应现状,然后分析新时期军粮供应面临的问题,最后提出健全军粮应急保供体系,完善军粮供应站点设施设备,创新军粮定价与供应保障机制,创新军民融合式发展方式来优化军粮供应举措,为军粮安全提供...     

集群智能算法综述

集群智能领域的研究正呈爆炸趋势增长,每年都有无数新的集群智能算法以及改进算法被提出,这些算法在各自的领域内都扮演着相当重要的角色.从集群智能算法的特点与待解决问题出发,首先介绍集群智能算法的概念及部分经典算法,重点介绍粒子群算法与蚁群优化算法的主要思想;然后根据不同集群智能算法在不同应用问题的差异表现,对当下的几个热点...     

双基发射药螺杆挤压成型多出口模具结构设计优化

为研究某双基发射药在多出口螺杆挤压机内的流动过程,采用单因素法探究出口数目对发射药流动过程的影响,而后以提高生产效率为优化目标,以流道压强差为约束条件,对挤出口数目、模具长度和模具收缩角进行正交实验。结果表明,增加出口数目可以提高产量,减小最大压强差,使生产更加高效和安全;对质量流量和流道压强差影响程度的排序为：出口数目>模具长度>收缩角,并得到最合理的结构参数组合为出口数目5,模具长度40 mm,收缩角37°,此时质量流量提高了17.6%,流道压强差降低了25.0%,满足并保证发射药致密性的要求。     

基于WOA-Elman快速推测火炮射击高空风参数研究

为了缩短高空气象数据获取时间,提高战时火炮射击时弹道诸元解算速度和精度,利用地表气象数据推测高空气象数据是目前重点研究方向之一,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化Elman神经网络法的权值,对高空气象风按照气压层进行递推,以获得更好的推测精度。通过气象误差标准分析和基于实验实测弹道数据的仿真分析2种方法,对所获高空气象数据精度进行评估分析,分析结果表明利用WOA-Elman神经网络法可快速有效地对高空气象进行递推预测。     

车载机枪托架行进间发射动力学分析与优化

托架是车载机枪上的主要承力构件,其刚强度和动力学性能会对车载机枪射击产生较大影响。基于路面不平度理论和发射动力学理论,建立了某12.7 mm车载机枪的行进间发射动力学模型。对行进间射击时的车载机枪托架,在极限射角及平射状态分别进行10发连射过程的仿真分析。以减轻托架结构质量和降低托架支撑板行进间发射时的交错变形为目标,结合拓扑优化分析与参数化建模方法,对托架进行结构优化设计,并对优化前后的托架力学性能进行对比。分析表明：平射时托架工况最为恶劣,托架满足强度要求;托架支撑板交错变形会引起枪口产生0.011 3 mm的偏移,通过对托架结构优化设计,结构质量减小31.82%,提高托架支撑板刚度匹配性,支撑板的交错变形量减小85%。对车载机枪及遥控武器站的设计具有指导意义,为其他机载武器及遥控武器站设计提供参考依据。     

基于DEM数据和遗传算法的对海雷达部署优化研究

针对当前雷达组网部署优化问题缺少对海探测研究,以及基于实际地形数据的遗传算法(GA)求解复杂度高的问题,开展了基于数字高程模型(DEM)数据和遗传算法的对海探测部署优化研究。基于预先阵地和对海探测雷达威力模型,所提的算法可有效减少遗传算法寻优空间,极大提高优化求解速度。仿真表明,该算法可获得和遍历法近似的最优结果,随着部署规模的增大,具有明显的速度优势。     

基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明：基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。