战术互联网的网络重组方法

战术互联网的网络重组是在网络节点或通信链路发生故障,或受到安全威胁时,保证网络强壮性的重要手段之一。根据战术互联网特殊的移动网络环境,提出基于作战指挥原则的组织重组方法和基于遗传算法的链路重组方法。仿真实验结果证明了这些方法的有效性。     

基于遗传算法的导管-气室系统参数优化研究

导管-气室系统可以引发水力共振,提高脉冲射流的强度。影响水力共振的 主要因素有导管长度、导管内径、喷嘴出口内径、调制频率和气室初始容积等,采用搜寻的方 法无法获得最优解。遗传算法具有隐合并行性和全局解空间搜索的特点,利用遗传算法能 有效地对导管-气室系统的主要参数进行优化设计,获得最优解来指导实验装置的设计。     

基于动网格的翼型设计优化

针对传统基于代理模型的翼型优化的缺陷,提出采用基于动网格的翼型优化;针对基本Hicks-Henne方法后缘不光滑情况进行了改进;采用自编程序实现动网格生成,通过集成商业软件Pointwise和CFD计算软件Fluent完成边界条件生成和流场解算,并实现上述程序和软件间的数据交互和自动化,整个优化流程在iSIGHT平台下执行,优化算例表明基于动网格的翼型优化方法能大幅提高翼型性能,节省大量的重复性操作,增加优化结果的鲁棒性和可信度,是翼型优化中的一种有效方法。     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

舰船固定磁场分量分离的一种新方法

为了准确了解舰船的固定磁场分布,进而对舰船磁性防护作出指导,用等效磁偶极子的方法对舰船固定磁场分量分离的方法进行了研究,通过对固定磁场垂直分量总和的曲线进行分析,根据磁偶极子组合产生磁场规律的先验知识,选择最佳的磁偶极子的排列方式,然后对磁偶极子磁矩范围进行估计,最后利用遗传算法这种全局优化算法求出磁源的参数,进而分离出固定磁场各个分量。仿真计算结果表明,该方法能够比较好地搜索到磁偶极子的最佳数目、位置和磁矩,可以用于舰船固定磁场的分离。     

基于GA的模糊PID控制在质量矩导弹系统上的应用

针对三轴稳定的质量矩导弹姿态控制系统,提出了一种基于遗传算法进行参数寻优的模糊PID控制方法。在建立姿控系统数学模型的基础上,首先设计了姿态控制的优先级函数,然后根据实际的姿态控制系统,设计了遗传算法的性能指标函数和具体的优化策略,最后给出了模糊PID控制器的设计思路。仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化

针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。     

威布尔比例风险模型装备状态维修检测间隔期研究

针对装备的实际寿命受到多种复杂因素影响的情况,以威布尔比例风险模型为基础,建立了反应装备状态的可靠度模型,针对传统参数估计方法的不足,提出了利用遗传算法进行模型参数估计的方法。同时,利用主成分分析法,保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,简化了状态参数。以故障风险为决策目标,建立了状态维修检测间隔期决策模型。通过实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

卫星导航干扰源优化部署方法

现代要地防空作战中,卫星导航对抗作为一种新兴的电子对抗形式,在战争中发挥重要作用,而卫星导航干扰力量的部署方案决定其能否有效实现对任务区域的覆盖,取得理想的干扰效果。通过分析卫星导航压制式干扰的作战机理,选取任务区域覆盖率和平均危险指数作为衡量特定部署方案下卫星导航干扰力量的作战效能指标,建立多目标组合优化模型,并运用遗传算法进行求解,得到优化的部署方案。通过仿真分析,表明该模型能够快速有效地产生卫星导航干扰源的优化部署方案,为指挥员辅助决策提供参考。     

基于遗传算法的装备维修方案多目标优化

针对装备维修方案规划的特点,构建了以维修费用最低和作战能力最大的多目标装备维修方案优化模型,并提出针对该模型求解的改进多目标遗传优化算法。在遗传算法设计中,为保证解集的均匀性和多样性,避免过早收敛,建立了随机权重适应度函数,引入精英保留机制和小生境技术,通过实例对该模型的求解进行了验证。仿真结果表明,所构建的模型合理可行,算法运行高效,为部队装备维修方案的制定提供了一定的借鉴。