临近空间驻留飞艇模糊变结构姿态控制方法

针对临近空间驻留飞艇姿态运动的非线性、耦合和不确定等特点,提出了一种模糊变结构解耦控制方法。首先,推导了定点模式下飞艇的姿态运动方程,通过选取状态向量和控制向量,将其描述为非线性系统。然后,采用反馈线性化方法将非线性姿态控制系统输入输出解耦为三个通道的线性子系统;利用滑模变结构控制对参数摄动的不变性设计了定点姿态控制系统,并应用Lyapunov理论证明了系统的全局稳定性;为提高控制性能,以变结构控制的滑模面及其变化率为模糊控制器的输入,以趋近律参数为模糊控制器的输出设计了模糊变结构控制器,通过模糊规则在线调整控制律参数。最后,对具有参数不确定的姿态控制系统进行了数值仿真,验证了控制方法的有效性和鲁棒性。     

统计能量优化设计法研究

用设计变量表示统计能量法参数,建立统计能量法方程解得结构各频段能量值,用能量值表示目标函数,基于此建立基于统计能量法声振优化设计模型.对一个由两子系统构成的结构进行优化设计表明,由于能量随频率变化的光滑性,基于统计能量法的模型很适于优化设计.     

无运力限制条件下的一种器材紧急调运优化模型

根据器材调运的特点建立了一个货量充足且无运力限制条件的多目标优化模型,给出了一种方便有效的算法,并利用仿真算例对模型和算法进行了验算,得到了最优的器材调运方案.     

无人机姿态控制系统的优化设计与仿真

应用线性二次型性能指标的最优控制理论,对无人机姿态控制系统进行了优化设计,通过仿真实现了系统的最优调节。在设计和仿真过程中,借助于MATLAB最优控制工具箱及有关命令,使设计变得简单、效率得到提高。     

基于启发式算法的复杂军事网络路径优化

使用一种启发式算法,使得复杂网络中最大介数最小化,可以达到接近最优化的路径,以改善复杂网络的信息容量。针对海上编队作战系统复杂网络的平均介数、最大介数与网络大小、迭代次数、介数分布情况的仿真发现,复杂网络容量超出比对文献中理论预测的最大值,这对于解决复杂军事网络的拥塞,提高复杂军事网络容量和作战效能重大意义。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

复合材料结构导弹振动特性分析及模型修正

建立了某型导弹全结构有限元计算模型,其中包含复合材料舱段,在其上分布多处孔洞。基于地面模态实验数据对该有限元模型进行了优化,给出了该复合材料结构建模及模型修正方法,得到了较为合理的优化结果,结构各阶固有频率误差均满足工程要求。给出的优化后导弹结构振动特性分析结果将对工程实际有一定的指导意义。     

组网电子对抗中应对远程威胁的对抗优选决策

在组网电子对抗作战背景下,简单分析作战中远程威胁目标,讨论了威胁决策因子及其优属度获取办法,在此基础上,提出了经过对抗方案总体设计、最优方案选择的决策方法,建立了应对远程威胁目标的决策模型。最后,通过合理假定作战场景进行实例分析,验证了该方法是科学合理的。     

基于分簇理论的信息流优化算法研究

将导弹防御指控网络看作变拓扑结构网络,引入小世界网络中"簇"的概念,以最短作战响应时间为优化指标,提出了一种基于平均连接度自适应分簇算法的信息流优化算法。仿真结果表明,该算法在保证信息优裕度的前提下,提高了信息可达度和信息交互质量,提高了指控网络遭受打击时的重构能力。