舰炮身管的模态分析与多目标优化

舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动,优化身管结构,建立了柔性身管的ABAQUS有限元模型,将有限元模型的模态计算值与模态试验值进行比较,发现建立的柔性身管有限元模型是合理可行的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法,进行身管和炮口的多目标优化。优化结果表明,优化后炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小,身管质量有所降低,结构更加合理,该优化方法有效可行,为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。     

Schedule design for liner services under vessel speed reduction incentive programs

Gas and particulate emissions from ship transportation have been increasing in recent years. In order to mitigate ship emissions near coastal areas, voluntary vessel speed reduction incentive programs (VSRIPs) were put in place by a number of ports. This paper studies a schedule design problem faced by liner shipping companies under VSRIPs. It proposes a mixed-integer nonlinear mathematical model for the minimization of the total cost, consisting of fuel cost, as well as operating cost, minus dockage refunds. The model balances three determinants, that is, the compliance of VSRIPs, the speed limit (the maximum physical speed of ships and the upper speed limit imposed by VSRIPs), and the limited number of ships. An enumerative algorithm and a piecewise-linear approximation algorithm are developed, based on some properties of the nonlinear model. The efficiency of the proposed algorithms is validated through extensive computational experiments.     

混合不确定条件下航空不安全事件量化分析方法

为解决不确定条件下航空不安全事件量化分析的难题,基于随机和模糊理论对影响飞行安全的主客观变量进行了混合不确定描述,将难以用概率表示的主观变量处理成为隶属度λ水平截集上服从均匀分布的随机变量。在此基础上,提出了混合不确定条件下航空安全指标和数值计算方法,所提指标和方法能够简洁、直观、准确地反映航空安全水平。通过航空安全领域普遍采用的Bow-tie模型对轮胎爆破事件安全性指标和隶属度关系进行仿真分析。结果表明:将不确定变量控制在一定隶属度水平,能显著提高航空安全指标。     

面向移动单摄像机的多目标跟踪算法

针对移动单摄像机采集的视频序列中的运动多目标,重点研究了基于目标间的相对运动信息和数据关联策略的在线多目标自动跟踪器。利用目标间相对运动模型实现目标轨迹的恢复,减少目标轨迹碎片。运用事件匹配算法改进当前帧的检测响应与过去轨迹的分配,并降低跟踪过程中的目标身份转换次数。实验结果表明:该改进算法较原算法能够对序列中目标跟踪定位得更加精确,减少了轨迹碎片和身份转换次听语音 聊科研与作者互动数,在TUD-Campus序列上达到了与国际前沿多目标跟踪算法相当的效果。     

天海一体化水下重力辅助导航研究进展

水下航行器精确导航在海洋利用和开发过程中发挥了重要作用。关于抑制水下导航误差随时间累积的问题,进行了详细阐述和分析:简述了惯性器件的发展历程;详细对比了各导航系统的优劣性,着重介绍了国内外重力辅助导航研究现状,分析了针对目前水下航行器高精度导航的需求,以及全球海洋重力基准图空间分辨率不足的科学难题;提出了通过GNSS-R测高星座获得高空间分辨率和高精度全球海洋重力基准图的思路及技术路线,以期提高水下重力辅助导航精度。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

Initial alignment of compass based on genetic algorithm-particle swarm optimization

The rapidity and accuracy of the initial alignment influence the performance of the strapdown inertial navigation system (SINS), compass alignment is one of the most important methods for initial alignment. The selection of the parameters of the compass alignment loop directly affects the result of alignment. Nevertheless, the optimal parameters of the compass loop of different SINS are also different. Traditionally, the alignment parameters are determined by experience and trial-and-error, thus it cannot ensure that the parameters are optimal. In this paper, the Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization (GA-PSO) algorithm is proposed to optimize the compass alignment parameters so as to improve the performance of the initial alignment of strapdown gyrocompass. The experiment results showed that the GA-PSO algorithm can find out the optimal parameters of the compass alignment circuit quickly and accurately and proved the effectiveness of the proposed method.     

SpaceWire网络热点通信模式的缓存资源分配算法

基于SpaceWire网络在热点通信模式下的工作特点,研究缓存资源的分配算法。给出均匀通信模式和热点通信模式的释义;推导网络路由节点的满负荷概率和平均延时的解析方法,计算网络中的关键通信节点;再给出SpaceWire网络缓存资源分配算法。利用Opnet网络仿真平台建立SpaceWire通信模型,仿真了不同通信模式中采用缓存优化策略前后的关键性能指标。研究结果表明:在热点通信模式状态下,该缓存资源分配算法在保证总资源一定的前提下,网络系统的平均延时降低,优化了SpaceWire网络性能。     

一种用于SpaceWire网络的混合路由机制设计*

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,本文基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。最后在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。