Dual‐ascent and primal heuristics for production‐assembly‐distribution system design

This article proposes two dual‐ascent algorithms and uses each in combination with a primal drop heuristic embedded within a branch and bound framework to solve the uncapacitated production assembly distribution system (i.e., supply chain) design problem, which is formulated as a mixed integer program. Computational results indicate that one approach, which combines primal drop and dual‐ascent heuristics, can solve instances within reasonable time and prescribes solutions with gaps between the primal and dual solution values that are less than 0.15%, an efficacy suiting it for actual large‐scale applications. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。     

战时装备维修保障资源优化模型

维修资源在抢修过程中的分配决定了抢修活动的平均处理时间和等待时间,针对抢修实施时维修资源的分配,研究资源的优化配置使抢修时间最小的问题.在抢修过程中使抢修时间最小的目标和约束条件下,提出了资源配置优化的排队模型,并结合遗传算法给出了求解最优配置模型的方法,通过实例分析说明了模型和方法的应用情况.资源配置优化模型和算法已成功应用于集群装备保障决策系统的开发.     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

弹道导弹被动段最优脉冲变轨方法

弹道导弹大气层外飞行时间长且弹道固定,易被敌方预测和拦截。针对以上问题,本文提出一种最优脉冲式变轨方法,该方法设计的弹道由2条不同的椭圆弧段组成,成功命中目标的同时,增加了敌方的拦截难度。以机动变轨所需能量和变轨后飞行剩余时间的加权最优为性能指标,设计了利用遗传算法在初始弹道上寻求最优变轨点的方法。最后,将遗传算法搜索最优点结果与遍历搜索结果进行对比,其最大误差为 ,从而验证了遗传算法在应用于导弹变轨问题,用以寻求最优变轨点是准确有效的。     

空投设备气囊缓冲系统的缓冲特性分析与匹配方法

采用解析分析法,根据排气口流量方程和载荷运动方程建立了无量纲的空投设备气囊缓冲过程数学模型,并根据此模型构造了气囊的匹配设计图。讨论了排气口面积、气囊高度、着陆初速度、载荷质量、气囊底面积及排气口开启压力等参数对气囊缓冲性能的影响,提出了空投设备气囊缓冲系统的参数匹配设计方法,为空投设备气囊缓冲系统的匹配设计提供了技术支持。     

基于FEM/SPH算法的弹丸侵彻土体数值模拟

基于有限元法(FEM)和光滑粒子流体动力学(SPH)结合的算法,用数值模拟了钢质弹丸对钢筒约束土体的侵彻过程。基于ANSYS/LS-DYNA显式动力分析和LS-PrePost后处理软件,形象再现了钢质弹丸冲击作用下土体飞溅形成漏斗坑和直线通道的物理过程。侵彻深度计算结果与实验数据吻合较好,钢质弹丸的速度和加速度时程曲线图与理论分析一致,体现了FEM/SPH算法的精确性。研究结果表明FEM/SPH算法在模拟侵彻土体方面具有可行性和有效性。     

面向需求变化的军队自动化立体仓库货位优化

为提高军队自动化立体仓库的出库能力,提出应根据需求变化对在库物资货位进行动态调整,从而最大限度地保障军队物资需求。综合考虑堆垛机总行程、货物离散度和出库频率等评价指标,采用遗传算法对该多目标优化问题进行求解,并运用Matalab仿真。结果表明,该方法能较好地提高军队自动化立体仓库在需求动态变化时的出库能力。同时,该研究对一般仓库的货位优化也有一定的借鉴意义。