基于模糊理论的跳跃轨迹多目标优化设计

针对探月返回跳跃轨迹的多目标优化设计问题,提出了一种基于模糊理论的优化设计方法,并对非线性隶属度函数对优化结果的影响进行了研究.首先,将连续的无限维优化问题进行离散化,转化为非线性规划问题;其次,用隶属度函数将各个子目标进行模糊化,将多目标优化问题转化为求模糊判决隶属度函数的最大值问题;最后,求解经过模糊化的非线性规划问题.分析了探月返回跳跃轨迹的特性,表明模糊多目标优化更能体现决策者的偏好.构造了具有不同凹凸性、不同形状的非线性隶属度函数,比较了它们对优化结果的影响,结果表明隶属度函数影响多目标模糊优化结果的首要因素是隶属度函数的凹凸性.     

WGS-84模型下时差频差半定规划定位算法

利用多颗卫星的时差频差对辐射源进行位置和速度的测量,其本质意义上是一个含有噪声项的高度非线性方程组求解问题,针对地面目标而言,可以采用基于WGS-84地球模型作为目标位置和速度约束,更进一步的增加了定位系统的复杂性。提出了一种基于半定规划(SDP)的定位解算法,将非线性方程求解问题通过适当的松弛,转化为半定优化(SDO)的问题,借助于业界较为成熟的CVX等优化软件进行定位求解,并研究了该模型条件下的克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,该算法能够较好地逼近克拉美罗下界。     

基于交通运输问题的模糊多目标规划模型

从销售商的角度出发,建立了生产-销售的模糊多目标交通运输模型。该模型以寻求最少交通时间,最低运输成本为目标。同时要求销售地的进货量尽可能的满足市场需求量且不超过仓库存储能力,销售地的总进货量尽可能不大于生产地的预计供货能力且不超过生产地的最大供货能力,商品购买成本与运输费用之和尽可能不大于预算成本。并引进不确定分布函数与隶属度函数将该模型转换为确定型多目标规划模型。其次,借助maxmin法将该确定型模糊多目标规划模型转换为单目标线性规划模型进行求解。最后,借助于台湾某公司的实例来验证了所提出模型与求解方法的有效性和可行性。     

基于MATLAB的海上目标威胁程度仿真研究

介绍了MATLAB模糊逻辑工具箱的基础知识和基本用法,以及海上目标威胁程度等级计算的基本方法,并在此基础上提出了运用MATLAB模糊逻辑工具箱进行海上目标威胁程度等级的仿真。根据海上目标威胁程度等级计算的基本要求和模糊推理系统的构造方法,确定了系统各变量的隶属度函数,制定了系统的模糊规则。仿真结果表明,运用MATLAB模糊逻辑工具箱进行海上目标威胁程度等级的仿真,建立系统隶属度函数和模糊规则非常快捷、方便,各输入变量对输出变量目标威胁程度等级的影响非常直观。     

城市道路交通与居住地选择的模糊多目标规划模型

首先建立了以家庭月生活成本不高于月收入和基本不高于预算等为约束,以基本实现家庭月交通时间最小、月生活成本最小和小区周边居住环境最优为目标的模糊多目标模型,其次,引入Z-隶属度函数来描述模糊数据,并将模糊多目标模型转换为单目标线性规划模型。最后,通过改变城市道路交通状况得到了小区入住率的变化,从而获得了城市交通与居住地选择之间的内在联系。     

基于客观隶属函数的模糊可靠性

提出并从理论上证明了当模糊可靠性计算公式中的安全余量具有对称概型时,将集值统计的随机集边界点假设为安全余量的线性函数,然后通过定积分运算获得其对结构安全模糊集隶属函数的方法。该法求取隶属函数杜绝了主观意识的介入,从而能更确切地反映客观。算例充分说明了该方法获得的隶属函数应用于模糊可靠性计算的科学性和客观性。     

模糊随机可靠性灵敏度分析方法

 依据模糊随机可靠性灵敏度的基本概念,提出了模糊随机可靠性灵敏度分析的通用数字模拟法,推导了模糊随机可靠性灵敏度数字模拟解的方差和变异系数的计算公式。当模糊变量的隶属函数为正态型时,可以将模糊随机可靠性灵敏度转化为随机可靠性灵敏度,并利用复合函数求导法则求解模糊随机失效概率对正态型隶属函数分布参数的灵敏度。对于工程中常用的对称三角型隶属函数,提出了两种近似等价正态化变换基础上的模糊随机可靠性灵敏度分析方法,这两种将对称三角型隶属函数近似等价为正态型的方法分别是“3σ规则”法和“最大最小”法。算例结果表明：由于“最大最小”法比“3σ规则”法所得的等价正态隶属函数能在形状上更好地近似对称三角型隶属函数,因而“最大最小”变换法更适用于对称三角型隶属函数情况下模糊随机可靠性灵敏度的近似计算。     

随机模糊测试的确定性

论述了模糊测试确定性和随机模糊测试确定性的概念,以及测试确定性、征兆－成因隶属函数与随机征兆信号概率密度函数之间的关系。建立了随机模糊测试系统的模型。在此基础上提出了模糊测试确定性的量化指标——确定度测试的计算公式,分析了它与征兆－成因隶属函数的关系;分析计算了随机征兆信号的概率密度函数对隶属函数和测试确定度的影响。     

多目标模糊航迹规划方法研究(英文)

在航迹规划方法中,常常需要满足多个目标要求。多目标综合体现飞行任务要求和决策者意愿,而决策者对目标的认识及对各个目标趋优满意程度的主观意愿存在模糊性,在多目标规划中如何体现这种特性,是航迹规划应该考虑的问题。基于Voronoi图形的航迹规划方法,研究多目标代价性能指标的综合问题。首先,分析了多目标性能指标建立的困难:因为各子目标代价物理意义不同,且同一子目标会受到任务、飞行环境等的影响,这使得在不同情况下,不同目标代价在相对重要性方面缺乏可比性,因而造成决策者认识上的困难,不便直观反映决策者对各个目标趋优满意程度的主观意愿,影响航迹规划效果。针对这一问题,对多目标综合性能指标函数进行模糊隶属化,建立模糊优化方法,有利于解决航迹规划多目标综合的困难。结合实际算例,验证了提出的多目标模糊优化方法的合理性。     

基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析

为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.     

Fuzzy logic applications to multisensor-multitarget correlation

A consistent tactical picture requires data fusion technology to combine and propagate information received from diverse objects and usually vague situations. The information may be contained in two types of data; numerical data received from sensor measurements, and linguistic data obtained from human operators and domain experts. In real world situations, the numerical data may be noisy, inconsistent, and incomplete, and the linguistic information is imprecise and vague. To deal with these two types of data simultaneously, fuzzy sets and fuzzy logic provide a methodology to obtain an approximate but consistent tactical picture in a timely manner for very complex or ill-defined engineering problems. A functional paradigm for fuzzy data fusion is presented. It consists of four basic elements: (1) fuzzification of crisp elements, (2) fuzzy knowledge base derived from numerical input/output relations and humans, (3) fuzzy inference mechanism based on a class of fuzzy logic, (4) defuzzification of fuzzy outputs into crisp outputs for use by a plant. For real-time practical systems, the on-line determination of a fuzzy membership function from a given set of crisp inputs is vital. To this end, a methodology for estimating an optimal membership function from crisp input data has been implemented. This is based on the possibility/probability consistency principle as proposed by L.A. Zadeh. A relationship between the fuzzy membership function and the confidence level of statistical input data has been developed and it serves as a design parameter for fuzzification. This technique has been applied to a two-dimensional multisensor-multitarget tracking system. Fuzzy system performance evaluations have been presented. With simulated data in the laboratory environment, the simulation has been performed to evaluate the Mission Avionics Sensor Synergism (MASS) Systems. These results show better performance for the data correlation function using the fuzzy logic techniques.     

相关变量模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法

 依据失效域具有模糊性时模糊失效概率的定义,提出了相关变量模糊可靠性灵敏度的分析方法。针对线性功能函数、正态基本变量和正态型隶属函数情况,推导了相关变量的模糊可靠性灵敏度计算的解析表达式。对于工程中的一般情况,给出了可靠性灵敏度分析的数字模拟方法。尽管数字模拟法适用范围广,但该方法的效率较低,尤其是针对高维和小失效概率问题。为了解决数字模拟方法效率低的问题,提出了相关变量模糊可靠性灵敏度分析的线抽样方法。通过离散模糊失效概率积分区域,建立了相关变量模糊可靠性灵敏度与离散区域随机可靠性灵敏度的关系,进而可以利用相关变量随机可靠性灵敏度分析的线抽样方法求得模糊可靠性灵敏度。相关变量模糊可靠性灵敏度分析线抽样方法的基本原理、计算公式及实现步骤被详细给出,文中算例充分验证了其精度高、收敛快及适用于高维和小失效概率等优点。     

结构型式计算机辅助设计的一种方法——专家系统与模糊数学的应用

 专家系统的核心问题是要使计算机具有一定的形象思维能力,而专家的“经验”又不便直接表达为数值,更不便直接进行经验的推断,而用模糊数学有可能成为总结归纳技术经验的一种重要手段。本文讨论如何把模糊数学用于机翼结构型式的评定,协助设计人员作出有关机翼结构型式选择的决策。     

模糊极小极大神经网络在火箭发动机故障分类中的应用

研究了一种用模糊集表示火箭发动机故障模式的神经网络分类器。模糊集是由模糊超立方体聚集形成的集合体，模糊超立方体是一个极小点和极大点构成的用隶属函数表示的ｎ维方盒。极小点和极大点的确定用包含有扩张与收缩阶段的模糊极小极大学习算法实现，这种算法能在一次循环学习中形成非线性模式边界，无需对已知故障模式重新训练就可融合新样本和精炼已存在的故障模式。模糊集用于故障模式分类自然地提供了故障更刘水平分类的有用信     

渐变结构系统模糊可靠性灵敏度分析的矩方法(英文)

For a degradable structural system with fuzzy failure region, a moment method based on fuzzy reliability sensitivity algorithm is presented. According to the value assignment of performance function, the integral region for calculating the fuzzy failure probability is first split into a series of subregions in which the membership function values of the performance function within the fuzzy failure region can be approximated by a set of constants. The fuzzy failure probability is then transformed into a sum of products of the random failure probabilities and the approximate constants of the membership function in the subregions. Furthermore, the fuzzy reliability sensitivity analysis is transformed into a series of random reliability sensitivity analysis, and the random reliability sensitivity can be obtained by the constructed moment method. The primary advantages of the presented method include higher efficiency for implicit performance function with low and medium dimensionality and wide applicability to multiple failure modes and nonnormal basic random variables. The limitation is that the required computation effort grows exponentially with the increase of dimensionality of the basic random vari- able; hence, it is not suitable for high dimensionality problem. Compared with the available methods, the presented one is pretty competitive in the case that the dimensionality is lower than 10. The presented examples are used to verify the advantages and indicate the limitations.     

一种基于模糊熵的自适应多层模糊增强算法

针对传统多级模糊增强算法中边缘附近灰度值的选取缺乏理论依据,增强变换可能导致灰度集中的现象,提出一种基于模糊熵的自适应多层次增强算法,该方法通过图像模糊熵估计边缘附近灰度,定义新的隶属度函数和增强算子,实现了图像的自适应增强.