人工神经元网络及其在火力控制中的应用

介绍了人工神经元网络的发展历史,简述了人工神经元的基本特征和分类,分析了人工神经元网络在火力控制领域中的应用前景。     

备件保障系统保障度模型优化算法研究

本文通过对一种较实用的火炮备件保障系统保障度模型进行分析,提出了一种比较实用的最优化求解算法——边际分析法。利用该算法,可在较短的时间内对备件系统保障度模型进行优化求解。     

伴随维修组维修模型聚合方法

面向装备维修保障系统的多分辨率建模问题,提出了一种装备维修模型的聚合方法,为装备维修保障系统模型的聚合研究提供了一种新的思路。该方法通过聚合故障输入和推理维修状态实现维修模型的聚合。最后通过基于MATLAB的仿真实验验证了该方法的可行性。通过实例验证可以看出,该方法缩短了仿真时间,减少了复杂系统底层建模的工作量。     

自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

遗传算法在软硬件划分中的应用

软硬件划分是软硬协同设计中的一个关键问题。针对单处理器嵌入式系统 ,给出了基于遗传算法的解决方案 ,并引入了模拟退火和按概率选择两种技术。结果表明 ,算法有效地解决了软硬件划分问题 ,稳定性好、效率高 ,模拟退火和按概率选择的引入 ,进一步提高了算法效率 ,保证了算法的自适应性及结果的全局最优性。     

烟雾干扰光学制导武器中Mie散射系数快速算法

烟雾干扰光学制导武器中烟雾中的颗粒物的浓度、平均粒径的精确测量是评价武器隐蔽效果的关键指标。Mie散射中的消光系数计算是烟雾中颗粒物的平均粒径和浓度测量中的关键步骤。在传统Mie散射计算的基础上提出一种适用不同颗粒大小和复折射率的Mie散射系数算法。推导了散射系数计算公式,分析了不同折射率和粒径的递推公式。计算表明,该方法的计算精度高、范围广、时间短,适用于干扰烟雾中生成颗粒物的平均粒径和浓度在线测量。     

基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。     

基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划

针对以往求解路径规划问题中以路径最短为目标的局限性以及随机选取初始路径的缺陷,引入合适的目标函数和遗传算子,提出了一种基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划方法,利用大范围初始化的方式产生具有代表性的初始群体,设计了具有启发作用、适合路径规划的遗传算子,能够同时得到不同特点的多条路径,优化了装配路径.     

光电指向器水平度测量算法

通过对光电跟踪仪安装时水平度调整方法的研究,提出了利用坐标变换算法,用以实现光电跟踪仪安装时水平度的快速调整.利用该算法不但可以减少安装时的测量次数,节约安装调整时间,而且提高了设备安装时的测量精度,具有广泛的推广应用价值.文中还对该方法的测量计算误差进行了分析.     

基于SVPWM的军用储能电源双闭环模糊控制

传统整流器的接入会给电网带来大量谐波和无功污染,为了削减电网侧的电压谐波分量,提高军用储能电源充电系统的功率因数,提出一种基于空间电压矢量PWM的新型闭环控制方法。在建立三相电压型PWM整流器的数学模型的基础上,分析了储能电源整流环节的双闭环控制结构,引用模糊逻辑对双闭环控制方法进行改进,利用模糊比例积分(PI)控制算法设计电流内环,系统可以实现PI参数的自适应调整。通过仿真验证了该方法的有效性,采用双闭环模糊PI控制的PWM整流器可以实现单位功率因数运行,保证输出的直流电压稳定,抗干扰能力强,具有良好的动态响应。