基于混合优化的前馈-反馈复合控制器最优设计

为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈-反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈-反馈控制器参数进行了优化.仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈-反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性.     

气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响

针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

δ星座的分析与设计

卫星星座的选择与设计是航天任务实现中的一项重要环节。如何有效地进行δ星座的设计是本文着重探讨的问题。本文首先从集合的角度探讨了任一时刻多颗卫星对地面给定区域覆盖情况的分析方法，利用仿真计算，对δ星座进行分析，提出δ星座的设计方法，并给出了相应的仿真设计结果。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

利用混合编程改善SMP机群上并行矩阵乘法的性能

针对SMP机群,探讨了分别利用单机优化、OpenMP与MPI从指令级、共享存储级与分布主存级三个层次上改善矩阵并行乘Fox算法性能的方法。并通过调用数学函数库与混合编程的方式,在深腾6800上进行了实验,取得了相当满意的数值效果。     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

变量有界线性目标规划的对偶算法

本文讨论了变量有界的线性目标规划问题,给出了求解这类问题的一个对偶算法,此方法与变量有界线性规划问题的对偶算法相类似。文中证明了算法的有效性,并举例说明了计算过程。