改进的粒子群神经网络在飞控中的应用

针对BP神经网络对初始值敏感、容易陷入局部寻优且收敛速度较慢,提出用粒子群对神经网络的参数进行优化,同时设计了衰减的指数函数对惯性权重进行动态调整以提高算法性能。并应用该算法对导弹飞控系统的逆误差进行补偿,仿真结果表明,该方法对逆误差进行了有效的补偿,避免了局部寻优并提高了学习效率。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

电动缸举升机构伺服性能的亚全局并行优化设计

针对电动缸举升伺服机构的非线性环节对武器站伺服性能的影响,基于应用背景开展了伺服性能优化方法的研究。针对可设计非线性环节中的增益波动、间隙宽度、不平衡力矩和摩擦力矩进行了作用机理分析;基于机构布局和控制器参数建立了运动学、动力学和控制策略的数学模型、设计约束和目标优化函数;提出了亚全局并行优化方法,对可设计非线性环节进行了基于内点法的多目标优化,解决了局部串行优化的局部最优问题;对基于PI控制器+DOB观测器的复合控制策略进行了单独设计,解决了机械惯量参数、控制器参数和观测器名义模型不匹配的问题。经验证,亚全局并行优化方法的优化结果在整体上更佳,且更加贴合工程实际。     

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题.分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置.把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标.针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果.     

基于小弹性模量法的空间飞网构型优化设计

飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行了研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,本文所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。     

具有不完全信息语言多指标电子对抗计划优选方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的电子对抗行动计划优选问题,给出了一种新的决策分析方法。首先建立并规范化了电子对抗行动计划的评价指标;其次给出了计划的优选步骤,其核心是通过计算理想点与计划值的距离、建立线性规划模型,确定指标权重;将语言评价信息转化为三角模糊数,相应地建立可能度,进而获得计划的综合评价值。最后通过算例分析说明了该方法的合理性和有效性。     

应用改进遗传算法优化天基光学监视平台轨道

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道倾角进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约1个量级。     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机概念研究

临近空间高超声速飞行器近年来获得了广泛关注,本文提出一种以基于火箭发动机和双燃烧室冲压发动机的多模态火箭-双燃烧室冲压组合循环发动机作为飞行器的动力系统,并进行了性能分析研究。该飞行器在海拔10 km左右高度以0.8马赫的速度投放,在重力和发动机推力的联合作用下,能够在海拔5～8 km处加速到2马赫;然后加速爬升进入临近空间,发动机工作在引射亚燃或者双燃烧室亚燃模态下。可以根据实际选择高推重比、较低推进剂比冲效率的引射亚燃模态,或是较低推重比、高推进剂比冲效率的双燃烧室亚燃模态。最终飞行器加速到6马赫(26 km),进入双燃室超燃模态。针对空中发射模式和地面发射模式进行了轨道优化,仿真结果表明:在加速爬升到6马赫(26 km)的过程中,空中发射模式相比较地面发射模式可以节省37%的推进剂;空中发射模式存在一个负的最优初始飞行角度使得剩余质量与初始质量的比值达到最大。     

多核贝叶斯优化的模型决策树算法

构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。