多品种空投小件装载优化建模研究

针对空投小件装载率低下的现状,提出利用相关容重比平衡法,制定装载计划以充分利用飞机的载重能力及其使用面积,分别建立了单机和多机空投小件装载模型。该模型充分考虑了飞机的面积和载重量,对提高空投小件装载的利用率,起到良好应用效果。     

基于蝙蝠算法的多目标战备物资调运决策优化

战备物资的调运是部队后勤工作中十分重要的一环,面对复杂多变的战场环境,战备物资调运必须进行科学合理的决策优化。然而现有战备物资调运模型的优化模型较为复杂,如果涉及较多供应点和目标要求则不易实现。针对涉及多个调运点的多目标战备物资调运问题,提出一种新的决策优化模型,利用启发式蝙蝠算法进行优化计算,发挥出蝙蝠算法易于实现、性能优越的特点,较好地解决了涉及较多供应点的多目标战备物资调运决策优化问题,并结合一个仿真算例,证明该方法相对于其他方法更具简易性和有效性。     

备件冷储备方案下装备群任务可靠性建模

针对具有相同结构功能的装备群系统可靠性评估问题,根据任务周期内对装备完好数的要求,合理表示了系统状态转移过程。以部件任务期间状态变化为研究对象,将系统等效表示为多阶段任务系统,即串行k/N(G)系统。在确定系统可行状态过程基础上,分别建立了部件寿命分布在3种不同情形下的系统任务可靠性模型,并分析了备件冷储备方案的影响。为确定系统任务期间备件携带量提供决策支持,最后给出了一个应用实例。     

基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。     

装备保障路径选择算法研究

战争时效性对装备保障提出了更高的要求。针对装备保障路径的特点,对传统的解决最短路问题的Dijksta算法进行改进,引入并行处理的概念,提出了改进的最短路算法,建立了新的路径选择评价模型。经实验,此算法可快速、科学和稳定地解决一定范围内装备保障路径选优问题。     

一类拟单生过程与GI/PH/1排队

利用结构矩阵分析的方法得到了一类拟单生过程在离散情形时普通遍历、Ⅰ遍历和几何遍历的关系,并利用得到的结论对排队论中的一类问题作了处理,因而具有理论和实际应用的价值。     

基于XML／RDF的油料装备模块化协同设计网格主体资源表达

针对协同设计网格中油料装备模块化协同设计主体资源规范化表达问题,提出按照模块设计能力划分油料装备模块化协同设计主体资源的分类体系,给出油料装备模块化协同设计主体资源的信息描述模型。在此基础上,采用元数据完成了油料装备模块化协同设计主体资源描述的元数据集的定义,并采用可扩展的资源描述框架RDF实现了元数据集的描述,规范了具有值域要求属性的赋值空间,给出了基于元数据集的油料装备模块化协同设计主体资源的RDF描述方法,解决了协同设计网格中统一完整和无二义性地描述资源对象的问题,并提出了利用资源表达向导的策略,规范和简化了资源主体的资源表达。     

卫星通信网作战效能评估研究

通过对卫星通信网完成信息传输作战任务的能力分析,建立了卫星通信网作战效能评估指标体系;将模糊层次分析法和熵权法相结合,建立了确定指标权重向量的综合集成赋权模型,采用专家打分和隶属度函数法计算单因素模糊评估向量,采用相对状态特征值对评估结果进行处理,建立了模糊综合评估模型,实现了卫星通信网作战效能的评估,并对评估结果进行了分析。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

基于节点选择更新的简化LDPC译码算法

文中通过分析信息在短环中传递的特性,提出了一种基于节点选择更新的简化LDPC译码算法。该算法可以通过在一定程度上避免短环对译码的影响来降低译码运算复杂度。仿真结果表明对于二元以及多元LDPC码,该算法相对于BP算法只有少量性能损失。