基于AHP算法的精确作战目标价值排序问题研究

针对精确作战中的目标价值排序问题,从战场实际出发建立了目标价值体系,并在此基础上应用AHP原理提出了目标价值排序的递阶层次结构模型．通过成对比较实现作战目标价值的精确排序,为指挥员基于目标价值的决策提供理论依据．     

翼栅绕流流场数值模拟及动力性能研究

基于2D不可压缩定常流动的控制方程,对5个NACA4412非对称翼型组成的平面直列翼栅绕流流场进行了数值模拟,对比分析了同一翼型在翼栅中工作和单独绕流时的升、阻力情况,验证了翼栅装置工作的可行性,反映了翼栅绕流的客观规律性。结果表明:翼栅翼型头部流速和压力急剧变化,尾部出现流涡尾迹,前部是负压区,后部是正压区,内部流速大,压力小;在1/3弦长附近翼栅翼型表面压力出现拐点,拐点之前翼型上下表面压力差较大,拐点之后翼型上下表面压力差较小;翼栅内部流场具有相似、相近性,外部流场差异性较大;翼型的压力差是产生升力的主要原因。     

机动输油管线泄漏监测技术

机动输油管线采用露天方式快速铺设,容易发生泄漏事故。根据负压波原理,利用一种基于可变窗长中值滤波器的泄漏检测算法,在不降低检测灵敏度的前提下,能有效降低泄漏误报率。该算法在保证泄漏定位精度的同时,还能保持较高的实时性,较好地满足机动输油管线泄漏监测的需要。     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

航天测控通信系统可靠性分析的Krylov子空间投影算法

基于Markov模型对航天测控通信系统进行可靠性分析的过程中,若系统中测控通信设备数量较多,模型中的状态空间随设备数量呈指数增长,将会导致数值计算困难.提出了一种基于Krylov子空间技术的可靠性分析方法,将大规模问题投影至小规模子空间中,求得问题的近似解.实验结果证明,Krylov子空间方法的计算速度及精度优于Ross方法和前向Euler法(forward Euler method,FEM).     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

基于循环移位和异或运算的对合线性变换研究

在对称密码算法的设计中,为达到良好的扩散作用,设计者一般均选择分支数较大的线性变换.基于循环移位和异或运算的线性变换由于其实现效率较高,已经在很多密码算法中被采用,比如分组密码SMS4、HIGHT,Hash函数SHA -2、MD6等.此外,如果线性变换是对合的,还为解密带来了方便.研究了基于循环移位和异或运算设计的对合线性变换,给出了这类线性变换的计数公式,指出它们的分支数上界为4,并讨论了循环移位的参数与分支数之间的关系,从而为基于这类运算设计的线性变换提供了理论依据.     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。     

改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。