基于多方法协作优化方法的非壅塞式固体火箭冲压发动机导弹一体化优化设计

固体火箭冲压发动机和导弹性能相互之间紧密耦合。从导弹总体方案设计阶段引入一体化设计思想,能充分发挥和协调好固体火箭冲压发动机和导弹的性能,提高了导弹的总体设计水平。采用基于遗传算法、Powell法和模式搜索法的多方法协作优化方法进行了以非壅塞式固体火箭冲压发动机为动力的导弹总体一体化优化设计。算例表明,采用该多方法协作优化方法进行一体化优化设计,可以协调导弹的总体参数,提高导弹的总体性能。     

多部雷达的目标定位问题研究

现代空袭环境越来越复杂,一般部署多部雷达进行空情搜索。研究了多部雷达的目标定位问题,探讨了使残差的平方和为最小、使残差的最大绝对值为最小和使残差的绝对值之和为最小三个准则,并给出了相应的数学模型,用Matlab优化工具箱进行了计算。     

大椭圆轨道航天器四面体编队运动分析与设计

若干正处于计划或实施中的空间物理测量任务较多采用运行于大椭圆轨道上的四面体航天器编队协同完成任务轨道段内地球磁层结构和动力学现象的分布式测量与分析。采用基于轨道根数的相对运动模型,分析了参考轨道根数对四面体性能指标——质量因子和平均边长的影响;假设某一航天器运行于参考轨道,提出了以其他三个航天器的15个相对轨道根数为设计变量,目标函数兼顾质量因子和平均边长的四面体优化设计方案,并将其应用于第一阶段MMS任务的四面体构形设计中。仿真结果表明,在不考虑摄动和控制的前提下,通过优化可以得到任务轨道段内四面体性能保持较优的轨道设计方案。     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

基于粒子群优化算法的空中目标定位

受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。     

弹炮结合武器系统火力分配优化问题研究

在确定弹炮结合武器系统对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合防空作战的实际,通过对运用地空导弹射击、运用高炮射击、运用地空导弹和高炮混合射击三种情况的分析,介绍了解决弹炮结合武器系统火力分配优化问题的一般步骤。通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决弹炮结合武器系统火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

常规导弹战前运输任务优化模型

制定常规导弹战前运输计划时,各车辆运输时间和运输路线的安排是一个组合优化问题.运用军事运筹学和不确定性优化理论,充分考虑节点冲突性、车辆隐蔽性、任务时间、道路容量等因素,建立了运输任务方案的优化模型.该研究为常规导弹波次作战计划的制定和优化提供模型支持,有助于提高常规导弹作战指挥自动化和部队的生存能力.     

基于数值模拟的拔伸成形工艺分析与优化

变薄拔伸是厚壁深筒件生产的关键工序,成形难度大.针对现行的拔伸成形工艺,为改善成形稳定性、提高成形质量、延长模具寿命,通过采用刚粘塑性有限元法,根据不同参数和条件,在计算机上对拔伸工艺进行数值模拟分析,分别讨论了拔伸模圈道数、变形量分配、模圈间距及入模角等因素对拔伸成形过程的影响,进而提出了"多模短距长拔"、变形量依次递减和较小入模角等优化措施.这样既减少了大量现场试验,又达到了工艺优化的目的.     

结构方程模型参数估计的GME方法

提出应用广义最大熵的方法对结构方程模型的参数进行估计,该方法能够处理有限的或者不完全数据。为了验证广义最大熵方法在估计结构方程模型参数时的性能,采用了一个应用于美国顾客满意指数(ACSI)的结构方程模型生成仿真数据,仿真结果表明,与PLS相比,GME方法具有更高的拟合精度和较低的预测误差,在样本数据较少时,表现更为明显。     

基于约束满足的多目标对地观测卫星成像调度

EOS(对地观测卫星)成像调度需要根据用户提出的成像任务需求确定卫星成像序列,是一个复杂的组合优化问题。考虑到成像侧视约束条件,建立EOS成像调度的多目标有向无环约束图模型。在此模型的基础上提出了基于SPEA2(strength pareto evolutionary algorithm 2)的多目标成像调度算法,采用约束控制技术设计遗传算子处理成像约束。经过三个实际的多目标成像调度问题测试,表明该算法可以有效地解决EOS成像调度问题。