武器装备体系复杂网络模型构建算法

针对武器装备体系的复杂性和网络化趋势,在现有研究基础上构建了以目标为中心的武器装备体系对抗网,基于OODA模型分析了协同式武器装备体系和受控式武器装备体系的异同,提出了以目标为中心的受控式武器装备体系连接结构的构建算法。最后实例验证了算法的可行性,为构建武器装备体系网络提供了新思路。     

基于遗传算法的吊放声纳搜潜策略优化

针对吊放声纳搜潜策略问题,在平均分配每点的搜索时间的典型搜潜策略的基础上,采用遗传算法优化搜潜策略中的吊点选择,进而给出合理的吊放声纳搜潜路径。算法中,利用实数编码优化初始种群,采用轮盘赌和期望值相结合的混合选择策略优化种群的进化。仿真运算表明:采用遗传算法优化吊放声纳搜潜路径是一种具有研究价值的方法,但算法复杂,计算量大,工程实现还需要进一步研究简化。     

基于GPU的SAR成像层次化并行处理研究

针对SAR成像处理具有的内在并行性,提出了一种基于GPU的SAR成像层次化并行处理方法。首先分析了SAR成像处理过程中信号的并行性,对任务进行了层次化分解与组合,设计了层次化并行的CS成像算法;然后通过CUDA编程将并行成像算法映射到CPU+GPUs系统平台上,实现了层次化并行成像处理;为了检验并行处理效果,采用原始数据进行了SAR成像处理实验。实验结果表明,在几乎没有损失图像质量的情况下,层次化并行处理获得了较高的加速比。     

基于改进遗传算法的舰载机出库调度优化方法

舰载机出库最优调度方案是合理编排一批次舰载机出库顺序,使目标舰载机在最短的时间内调出机库。提出舰载机出库调度方案4步单目标优化方法。第1步实现舰载机数量分配功能;第2步依靠遗传算法,实现舰载机选择功能,寻找最优出库组合方案;第3步根据优先级规则对舰载机出库作业进行排序,从而得到最优出库方案的舰载机调度序列;第4步找出需要倒机的舰载机并根据一定规则进行整理后,得到出库作业序列。最后,建立模拟机库验证调度方案的优化方法可行、高效。     

基于分岔理论的数字液压缸稳定性分析与设计

为将分岔理论应用于数字液压缸稳定性分析与设计,对系统非线性模型进行了等价变换和光滑处理,同时为克服刚性问题影响,基于量纲分析理论通过选择合适的基本量将模型无因次化,并采用预测-校正延拓法确保分岔求解的精度和效率。在各自可行区间内,对重要参数和不确定参数进行了单参数分岔分析,结果表明:数字液压缸的初始设计具有一定的稳定裕度和鲁棒性,系统受不确定参数的影响较小;运用分岔理论,能够有效揭示各参数对系统动态稳定性的影响,为系统参数设计提供指导。     

基于改进截断正态概率密度模型的防发散多尺度卡尔曼滤波

借鉴对机动频率建模的思想,对机动目标的截断正态概率密度模型进行改进,提出了一种改进的截断正态概率密度模型(ICN模型),并将防发散算法与多尺度估计理论结合,用克服滤波器发散的S(k)算法对基本的多尺度估计进行机动检测和相应改进,得到单模型单传感器系统的防发散多尺度估计算法,旨在减小噪声影响,减小机动目标模型不准确带来的跟踪误差,改善跟踪效果。     

舰船水消防系统战斗损伤的智能重构决策与应用

针对当前舰船水消防系统监控点信息孤立、智能化决策程度不高的问题,构建了基于节点的水消防系统功能逻辑模型,提出了基于战斗损伤的水消防系统破损隔离重构使用智能决策算法,并据此开发了水消防智能监控系统。案例对比计算和系统测试检验的结果表明,该智能决策算法以及智能监控系统可以有效提升分析决策的速度和精度,显著提高指挥控制的效率,为水消防系统的战斗破损使用提供有效的支撑。     

受互联网思路启发的电力系统重要节点评估算法

对电力系统中重要节点进行有效区分,有助于在资源有限的条件下对重要节点施加额外保护或改变拓扑结构,从而提高系统鲁棒性、降低事故发生的概率。受网页排序算法启发,提出电气链接结构分析的随机方法(electrical stochastic approach for link structure analysis, E-SALSA)用于电力系统重要节点评估。该算法综合考虑了电力系统拓扑结构、潮流等因素对节点的影响,能够有效反映电力系统的真实情况,并且其特点更符合电力系统背景。在IEEE300节点电力系统中,使用失负荷规模和最大子群规模两个指标对E-SALSA算法与电气介数算法、基于共同引用的超链接引导的主题搜索(model based on co-citation hypertext induced topic search, MBCC-HITS)算法进行了对比分析。结果证明E-SALSA算法相比电气介数算法在两个指标上都具有优势,相比MBCC-HITS算法能够更综合考虑各方面因素对节点的影响,进而证明了E-SALSA算法的合理性、有效性。     

滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

Efficient algorithms for flexible job shop scheduling with parallel machines

Job shop scheduling with a bank of machines in parallel is important from both theoretical and practical points of view. Herein we focus on the scheduling problem of minimizing the makespan in a flexible two-center job shop. The first center consists of one machine and the second has k parallel machines. An easy-to-perform approximate algorithm for minimizing the makespan with one-unit-time operations in the first center and k-unit-time operations in the second center is proposed. The algorithm has the absolute worst-case error bound of k − 1 , and thus for k = 1 it is optimal. Importantly, it runs in linear time and its error bound is independent of the number of jobs to be processed. Moreover, the algorithm can be modified to give an optimal schedule for k = 2 .