弹道修正弹火力分配

相对于无控弹,弹道修正弹的射击精度大幅提高,原有的无控弹的火力分配方案已不适用于弹道修正弹,因此对无控弹与修正弹的集火射击特点进行了研究,提出了一种针对弹道修正弹的均匀分块火力分配方案,仿真实例证明,该方案合理有效,可以根据所要达到的毁伤概率迅速计算出分块形式以及各个分块的瞄准点与耗弹量,便于应用。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

新型棒料高速动态跟随切割装置设计与优化

针对目前棒料高速动态切割装置支撑半径无法调整,切割精度以及刃磨刀片刃口形状无法控制的缺陷,根据切割装置切割原理,建立了切割模式、刀片数量等切割参数与支撑半径、切割误差的数学模型,并运用曲柄滑块机构设计了新型可调式支撑装置;基于空间齐次坐标变换方法构建了切割刀片刃口形状与切割直径、砂轮安装角度等刃磨参数之间的曲线方程,设计了新型可调式刃磨装置。以刀盘转速、切割误差等作为优化目标,采用MATLAB优化工具箱,对现有双刀双切烟支切割装置的切割和刃磨特性参数进行了非线性多目标优化。根据优化结果,提出了一种新型高速动态跟随切割装置设计方案,该方案采用四刀双切的切割模式。与原装置相比,新装置在切割效率不变的情况下具有更好的切割质量。最后通过仿真验证了该装置的可行性。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

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,计算效率提高约一个量级。     

基于兹-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法（兹-QPSO）实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

最优线性分派模型的水面舰艇破交方案优选

水面舰艇破交方案是由指挥机关根据辅助指挥决策系统提供的敌情判断和应采取的对策拟制形成的,由于问题本身的复杂性,在进行方案优选时,其模糊性、不确定性较强.在综合分析了水面舰艇破交方案指标的基础上,考虑到了"成本型"和"效益型"指标间的不可公度性及矛盾性.对待选方案按其对正理想解和负理想解的贴近度进行排序,求出各方案的排序频数,将其转化为最优线性分派模型进行优化,从而使所有方案得到总体最优排序.     

空中突击兵力使用方案的优化方法

空中进攻战役全过程突击兵力使用方案的优化问题 ,是当前国内外亟待研究的重大课题。在提出多时段计划思想的基础上 ,给出了一种较为有效的优化模型 ,并探讨了有关的数据过滤问题     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

弹道跟踪数据处理中的几个计算问题

结合弹道跟踪数据建模和数据处理的实践 ,提出了几个有典型应用价值的测量数据模型 ,在应用这些数学模型解决实际问题时 ,涉及统计、优化、函数逼近等几方面的理论和计算问题。这些问题和模型的研究 ,对解决许多相关的实际问题有重要意义。