基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．     

基于蛇怪蜥蜴踩水机理的仿生推进装置数值计算方法研究

为突破传统排水型两栖车辆“阻力墙”现象,提高两栖车辆水上航速,从蛇怪蜥蜴高速踏水机理出发,设计一种新型轮一叶复合式水上仿生推进装置,采用滑移网格和动网格方法对不同转速下的推进装置三维模型的动力学特性进行数值计算,并对仿真结果进行对比和分析．结果表明：滑移网格和动网格方法在计算结果上获得比较一致的结果,动网格方法更能反映模型的真实运动情况,而滑移网格方法在计算过程中表现出较好的稳定性,同时显著减少计算时间     

可控电磁引信的设计及其与坦克磁场相互作用的数值分析

以磁引信炸雷探测并攻击坦克等铁磁目标为应用背景,在对坦克磁场特征进行分析的基础上,设计了一种针对目标磁信号强弱可以灵活调控灵敏度的磁引信,分析该引信的可控载流线圈与坦克磁场的相互作用,计算出引信线圈在坦克磁场中所受到的偏转力矩,并对该力矩在三维空间中的分布情况进行了模拟,根据数值计算结果提出了提高探测灵敏度的基本方案,为后续试验研制该类新型磁引信及“磁隐身”坦克提供参考。     

钢质管道挤压变形过程数值模拟

基于对钢质输油管道挤压变形原理的分析,建立上下刀具加载作用下钢质输油管道挤压变形模型,采用扩展拉格朗日方法求解三维接触挤压问题,完成20号无缝钢挤压变形过程的数值模拟。将模拟试验数据与前人实际试验数据进行对比与验证,模拟结果与实际试验结果吻合。该模型可以用于模拟不同规格管道挤压变形情况,得到管道挤压变形的位移、载荷和应力分布规律,为管道应急抢修提供理论和实践依据。     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。     

二元混压式高超声速进气道流场数值模拟

使用有限差分法,TVD二阶迎风格式,Baldwin-Lomax湍流模型,对二元混压式高超声速进气道设计状态和非设计状态的粘性流场和性能进行了数值模拟,并分析了出口反压及隔离段长度对进气道流场的影响。结果表明隔离段长高比对进气道出口参数影响较大;隔离段出口反压不能太高,否则会引起进气道不起动。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

双转子活塞发动机工作过程的数值模拟

双转子活塞发动机是一种新型的差速式转子发动机,与传统发动机相比较具有很多优点,如不需要复杂的阀门装置,而且功率密度更高等。为了分析和研究双转子活塞发动机的运行特性,针对该发动机工作循环的热力学过程建立了其零维模型,确定了主要的边界条件,运用Matlab/simulink进行了数值模拟。对应不同的主轴转角,计算出气缸内工质的质量值、压力值和温度值。基于算得的压力值,求取了该发动机的平均指示压力和功重比等参数,与传统发动机相比较,双转子活塞发动机气缸工作容积的利用程度更大,整体结构更加紧凑。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。     

深水环境下潜艇舯部结构撞击强度数值分析

潜艇结构水下碰撞是潜艇的主要事故形式,也是船舶碰撞最为危险的状态之一。文中首先提出潜艇碰撞问题,对碰撞特征进行分析,然后针对某型潜艇舯部典型结构的撞击极限强度特性进行数值计算,结果显示,由于准静压载荷的附连耦合作用,随着静水压力的增加,潜艇舯部耐压壳体结构的防撞能力将大幅下降,而耐压壳体内部平台和舱壁结构将有效提高壳体结构的横向失稳临界应力,改善潜艇结构的径向耐撞能力。