某供弹机构现存问题动力学分析及参数优化探讨

介绍了环形杠杆供弹机构的工作原理及其在实际使用中常见的问题,建立了机构的动力学模型,对模型进行动态求解,模拟了机构的工作过程。借助求解结果,针对问题产生的原因进行了动力学分析,在理论上找到了问题产生的根源。在此基础上建立了机构的最优化数学模型,给出了优化方案,最后对优化方案和现有结构进行了比较。     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

常规导弹封锁机场跑道效能准则问题研究

由于没有考虑跑道的可维修性,当前所使用的跑道失效率指标具有较大局限性。如何从实战特点出发选取效能指标成为常规导弹封锁机场跑道作战效能评估的关键。首先分析了跑道抢修能力、抢修策略、道面上弹坑数及弹坑分布均匀程度对跑道恢复起降能力的影响,提出用跑道起降能力作为效能指标选取的依据,并就跑道起降能力的量化与效能指标体系的构建进行了研究,然后用实例对所建效能指标进行了验证。结果表明,该效能指标模型比之跑道失效率指标严格的定义更加贴近作战的实际情况,使用该指标能够满足常规导弹打击机场跑道作战效能评估、火力需求预测及打击方案选优等需要。     

基于博弈论的装备科研、购置、维修经费比例关系优化分析

通过不同时期国家战略部署、科研发展情况及经济承受能力对装备经费分配的影响分析,采用博弈的方法,建立了装备科研、购置和维修费之间的比例关系优化模型,给出了寻求纳什均衡点的迭代算法,并进行了仿真计算.仿真结果证明了该方法的可行性与正确性.     

固定式超近程防护系统优化设计及统计分析

为了提高固定式超近程防护系统的拦截效率,进一步优化攻击单元的分布参数,将分布方案的分布参数5个射角和35个射向作为自变量,以拦截概率作为因变量,将已有的32种方案的分布方案及统计模拟所得的拦截概率作为样本值,运用SPSS软件进行多元线性回归分析,通过不断筛去显著性比较差的变量,最终得到比较满意、显著性比较强的多元线性回归方程,该方程的建立为进一步优化分布方案的参数提供了理论依据,也为建立进一步优化模型提供了理论基础.