声尾流自导鱼雷导引策略仿真与优化

在分析尾流几何模型及其气泡分布密度的规律的基础上,首先建立了较贴近实际的尾流声学仿真模型。其次,按照尾流自导检测流程,基于反射系数推导了尾流层及海面气泡层的回声级模型,由此建立了鱼雷声学自导检测模型。随后,根据研究需要设计了基于鱼雷作战使用评估理论的声尾流自导鱼雷仿真系统,该系统能够真实模拟尾流自导系统工作过程及鱼雷水下运动过程。最后,以该仿真系统为依托,实现了声尾流自导鱼雷应对空穴或断层的修正导引策略的仿真优化。应用结果表明:该研究对于尾流自导鱼雷导引策略优化和尾流自导仿真方法研究具有实际应用价值。     

基于物理声学法的目标双基地散射场计算

运用物理声学法预报水下目标双基地散射特性时,由于忽略了阴影面对散射场的影响,存在随着分置角的增大计算误差越来越大的缺点。针对这一问题,提出对目标表面散射积分区域进行修正的方案,从而将物理声学法的适用范围推广到任意分置角。对刚性球体和有限长柱体的散射特性计算结果表明:文中所提出的方法提高了目标大分置角声散射特性的计算精度,可以用于水下目标双基地散射场预报。     

Efficiency of equilibria in restricted uniform machine scheduling with total weighted completion time as social cost

In the last decade, there has been much progress in understanding scheduling problems in which selfish jobs aim to minimize their individual completion time. Most of this work has focused on makespan minimization as social objective. In contrast, we consider as social cost the total weighted completion time, that is, the sum of the agent costs, a standard definition of welfare in economics. In our setting, jobs are processed on restricted uniform parallel machines, where each machine has a speed and is only capable of processing a subset of jobs; a job's cost is its weighted completion time; and each machine sequences its jobs in weighted shortest processing time (WSPT) order. Whereas for the makespan social cost the price of anarchy is not bounded by a constant in most environments, we show that for our minsum social objective the price of anarchy is bounded above by a small constant, independent of the instance. Specifically, we show that the price of anarchy is exactly 2 for the class of unit jobs, unit speed instances where the finite processing time values define the edge set of a forest with the machines as nodes. For the general case of mixed job strategies and restricted uniform machines, we prove that the price of anarchy equals 4. From a classical machine scheduling perspective, our results establish the same constant performance guarantees for WSPT list scheduling. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

海洋移动目标多模型运动预测方法

分析海洋移动目标的运动特征,提出了预测前插值的灰色预测方法,改进了航迹变更预测和潜在区域预测模型。通过集成匀速运动预测、航迹变更预测、基于航迹的预测和潜在区域预测,提出多模型运动预测方法及其模型参数配置依据,根据滑动时间窗口中的观测数据与预测值的统计比较,评价不同预测方法的近期预测效果,决策下阶段适宜选择的预测方法。仿真实验表明多模型运动预测比使用单一运动预测方法降低预测风险,提高了预测精度。     

基于Gauss伪谱法和直接打靶法结合的月球定点着陆轨道优化

将一种求解最优控制问题的新方法—高斯伪谱法( Gauss Pseudospectral Method-GPM)和传统的直接打靶法有效结合,对月球着陆器定点软着陆轨道快速优化问题做出了研究.推导了高精度模型下着陆动力学方程.针对优化方法各自的特点和多约束条件下最优月球软着陆轨道设计的难点,提出了问题求解的串行优化策略:将控制变量和终端时间一同作为优化变量,同时离散控制变量与状态变量,取较少的Gauss节点,利用GPM求解初值,初值的求解采用从可行解到最优解的串行优化策略;在Gauss节点上离散控制变量,利用直接打靶法求解精确最优解.仿真结果表明,本文提出的轨道优化方法具有较强的鲁棒性和快速收敛性.     

基于微分求积法的高超声速机翼蒙皮颤振研究

机翼蒙皮在高超声速气流中会发生颤振等气动弹性问题,破坏结构.引入微分求积方法,可以有效地分析机翼蒙皮的颤振问题.将机翼蒙皮等效成薄板,基于一阶活塞理论,根据克希霍夫假设及弹性理论建立蒙皮的气动弹性偏微分方程,采用微分求积法将偏微分方程离散为常微分方程,并根据频率重合理论对颤振问题进行求解.得到的颤振速度与有限元方法计算结果进行比较,误差为0 58％,验证了微分求积法在求解颤振偏微分方程时的有效性.分析了蒙皮面积、厚度、纵横比等不同参数对蒙皮颤振速度的影响.结果表明,颤振速度随蒙皮面积的增大而减小,随纵横比、厚度的增大而增大.     

j不变量等于1728的GLS椭圆曲线上四维

为了实现椭圆曲线的快速倍乘,Gallant-Lamber-Vanstone( GLV)方法被推广到四维的一般情形.文章中回答了Galbraith,Lin和Scott(J.Cryptol.DOI:10.1007/s00145 - 010 - 9065-y)提出的一个公开问题:研究Fp2上j不变量等于1728的GLS椭圆曲线上的四维GLV方法,并给出时间周期.尤其指出GLV的四维分解能够在很大的概率上实现,给出了一些结果和例子.特别指出在同一类曲线上,四维GLV方法的时间周期大概是二维GLV方法的70％～ 73％.     

基于RCS的三维低可探测性轨迹优化方法

针对基于雷达散射截面(RCS)规避雷达威胁的飞行轨迹优化问题,提出了低可探测性三维轨迹优化的求解方法.通过B样条拟合构建连续可微的RCS数据模型,结合三维飞行动力学模型,建立规避雷达威胁下的飞行运动控制模型.将轨迹优化问题描述成为最优控制问题,其中飞行姿态控制、轨迹约束、边界条件作为约束条件,以降低雷达探测概率和减少飞行时间为目标函数.运用高斯伪谱法( GPM)将连续的最优控制问题转换为离散的非线性规划问题进行求解.仿真结果证明本文方法实现了求解单基地雷达和双基地雷达探测环境中低可探测性三维轨迹优化问题,有效降低了飞行过程中的雷达探测概率和暴露时间.     

成层地基中压入法沉桩引起的桩周土体变形分析

通过在桩-土界面设置接触面,选用合理的单元类型,建立了较为符合压入桩压桩实际的三维有限元模型。利用得到的有限元模型,采用单元生死技术对压入桩压桩过程进行了数值模拟,讨论了成层地基压桩过程中桩周土体的竖向应力及应变随压桩深度的动态变化。选用桩型为钢管桩,分析结果表明:随着压桩深度的增加,桩内桩周土体的竖向应力(或应变)一直表现为压应力(或压应变),且逐渐增大;桩外桩周土体的竖向应力(或应变)逐渐由压应力(或压应变)变为拉应力(或拉应变)。随着压桩深度的增加,桩内桩周土体前3层竖向应力(或应变)的变化幅度基本一致,第4层的变化幅度增大;桩外桩周土体每2层土之间的差异都较大。     

基于POPS和PSR的美军里程碑节点审查方法

里程碑节点审查是美军装备采办过程中的核心控制手段。选取美军在该领域应用的最具代表性的项目成功可能性评审方法(Probability of Program Success,POPS)和项目支持评审方法(Program Support Review,PSR),围绕任务目标归纳出方法的主要思路,从程序步骤、评审内容框架等方面深入探究方法的特点,并从应用条件、使用范围、优点和局限性等方面进行对比分析,最后提出启示建议,为优化我军节点审查方法、提升装备采购过程管控能力提供借鉴和参考。