再入快速抵达轨迹优化设计方法

针对再入初始速度大、飞行时间约束苛刻的轨迹设计问题,提出一种基于遗传算法和攻角+倾侧角联合优化的再入快速抵达轨迹优化设计方法。该方法在再入初段利用较大攻角迅速减小弹道倾角和拉平弹道,在再入后段/滑翔段联合设计和优化攻角+倾侧角变化规律以显著降低终端飞行速度,同时满足终端高度、终端航向角、最大动压、最大热流等约束条件。该方法能够提升传统升力体飞行器再入快速到达能力并拓展其应用范围。仿真结果表明,在典型飞行器参数和较大初始再入速度条件下,全程飞行时间小于12 min,终端速度能够小于7Ma,横向机动距离超过800 km。     

干扰及机动条件下的比例导引智能调控策略

由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能,提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考,通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题;引入量子粒子群算法求解最优决策参量,并以其作为网络输出,干扰样式作为网络输入,离线训练径向基函数网络;为提高训练效率,结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明,当存在红外诱饵干扰时,智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。     

Optimizing the US Navy's combat logistics force

We study how changes to the composition and employment of the US Navy combat logistic force (CLF) influence our ability to supply our navy worldwide. The CLF consists of about 30 special transport ships that carry ship and aircraft fuel, ordnance, dry stores, and food, and deliver these to client combatant ships underway, making it possible for our naval forces to operate at sea for extended periods. We have modeled CLF operations to evaluate a number of transforming initiatives that simplify its operation while supporting an even larger number of client ships for a greater variety of missions. Our input is an employment schedule for navy battle groups of ships operating worldwide, extending over a planning horizon of 90–180 days. We show how we use optimization to advise how to sustain these ships. We have used this model to evaluate new CLF ship designs, advise what number of ships in a new ship class would be needed, test concepts for forward at‐sea logistics bases in lieu of conventional ports, demonstrate the effects of changes to operating policy, and generally try to show whether and how the CLF can support planned naval operations. Published 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2008     

固体发动机星形药柱的形状优化分析

为了极大地提高发动机的结构完整性能,利用MSC.Nastran软件的结构优化功能,对星形药柱发动机进行了形状优化分析.探讨了发动机形状优化中位移模式和辅助模型的建立方法,根据发动机的结构和受力特点,建立了星形药柱的平面应变模型,对星形药柱的控制参数进行了灵敏度分析,并在此基础上对星形药柱进行了形状优化.优化结果表明:增大星边夹角和顶弧倒角可有效地缓解应力应变的集中程度.     

人工免疫在军事领域的应用

人工免疫学是继神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域和研究热点.为探讨人工免疫可运用的军事领域,给相关科研工作者提供新方法、新思路,对生物免疫系统的一些概念进行了介绍,简要分析了生物免疫系统中的免疫机制,人工免疫系统基本特征,然后着重分析了该学科在信息系统安全、防御系统设计、目标识别、故障诊断、优化、火力分配等方面中的应用.     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

基于目标威胁度的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理安排是相控阵雷达发挥自身优势的关键。将目标威胁度引入调度算法中,与工作方式和任务截止期共同进行综合优先级规划。通过构建目标威胁度的量化模型,使雷达在调度跟踪任务时依目标威胁度大小分配时间。提出了修正价值率和执行威胁率的概念,完善了性能评估指标。通过仿真,全面评价了新算法性能,验证了引入目标威胁度的合理性。结果表明,新算法可以有效提升相控阵雷达对高威胁度目标的处理能力。     

一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法?

针对当前武器优化分配算法缺少通用性,难以兼顾效率和时间的问题,提出了一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法。该算法首先提取各舰载武器能够攻击的目标集合,然后对各武器的目标集合逐一进行时间分配,并计算对目标的毁伤概率,最终完成所有武器的分配。计算表明,该算法具有很好的通用性和实时性,可适用于较大规模舰载防空硬武器的火力优化分配问题。