MILDDC算法及其在飞机模块化生产网络分析中的应用

在中心度、节点最近邻和局部社团链接度最小增量有效融合的基础上,提出了一种基于中心度的最小链接度增量社团结构探测算法(Minimal Increment of Link Degree Based on Degree Centrality, MILDDC),并将MILDDC算法应用于某型飞机模块化生产网络并进行社团结构分析,计算结果说明,该算法具有一定的适用性,时间复杂度约为线性时间,并且对包含噪声、孤立点以及异形状的网络社团结构探测具有较强的鲁棒性。     

基于轨迹聚类的民用飞机线束综合设计方法

针对目前民用飞机EWIS线束综合设计时存在因信号数量大、路径复杂所导致的工作难度高、设计效率低等问题，设计了一种基于轨迹聚类的线束综合设计方法。根据布线网络上敷设的信号路径，以网络节点所构成的轨迹段形式构建信号路径轨迹，并通过改进的LCSS算法衡量信号轨迹间的相似性，使用基于密度的DBSCAN聚类算法将信号划分到不同的线束组件。结合某机型机上数据与现有线束信息比较，并使用建模软件分析对比实验结果，验证了该方法的可行性。     

低能耗无线传感器网络节点值守机制的研究及实现

针对无线传感器网络节点能源有限性设计了一种基于GAF算法的改进休眠调度算法,根据邻居节点信息合理调度节点睡眠,平衡网络内节点工作时长,在保证较高的网络覆盖率的同时最大限度延长网络生命周期.最后通过仿真验证了该算法的性能.     

支持差异化服务的航空信息网络切片策略

针对航空集群各作战任务对网络性能需求的差异，研究了灵活耦合任务需求的航空信息网络切片问题。按照任务特性定义网络切片类型及性能特征，以任务资源需求为约束构建切片性能最优化整数规划模型，将网络切片构建问题分解为平台资源聚类和链路资源聚类2个步骤，提出了基于粒子群的平台资源聚类算法和基于感知节点的链路资源聚类算法。平台资源聚类阶段通过基于聚类因子排序的粒子群聚类算法进行迭代求解；链路资源聚类阶段，以各网络切片性能和链路负载率为优化目标，在平台资源聚类的基础上完成链路资源聚类。研究结果表明：所提算法构建的航空信息网络切片可满足不同任务对平台资源以及网络传输能力的需求，平台资源利用率和链路负载率显著改善。     

航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

用一种改进的蚁群聚类算法进行网络入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。     

基于核心零部件聚类的飞机现场可更换单元划分

为研究军用飞机测试性设计过程中现场可更换单元（LRU）划分工作，以功能独立性和结构独立性为基本原则，以降低飞机维修保障成本和时间为主要目标，设计了一种军用飞机LRU划分方案。方案在首先实现了飞机从整机到零部件的功能结构分层划分基础上，从设备零部件层级出发，以综合重要度作为各零部件的定量化指标，运用帕累托（Pareto）原则筛选出核心零部件。然后基于核心零部件开发了一种LRU划分聚类算法，该算法以军用飞机设计研制阶段、使用保障阶段、退役处置阶段全寿命周期内成本和时间为优化目标构造综合评判因子，实现了非核心零部件与LRU模块之间的聚类组合，得到最优的LRU划分结果。最后以某型军用飞机上蒸发循环制冷装置为例，运用本文设计的方案实现了该装置LRU的划分，并将划分结果与该装置的实际LRU清单进行对比，通过维修保障成本和时间综合评判因子对两种划分结果的优劣性进行分析，得出本文设计方案得到的LRU划分结果对飞机维修保障成本和时间的优化效果较为均衡的结论。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

基于复杂网络的航空制造供应链关键节点识别研究

随着不稳定因素的增加以及航空制造供应链的参与主体增多，航空制造供应链的管理所面临的风险也随之增大。因此针对航空制造供应链网络的风险管理，以复杂网络为工具研究供应链网络中的关键节点识别问题，从而帮助航空供应链提升抗风险能力。通过分析我国航空制造供应链网络现状和特点，提出供应链形成机制并划分供应链层级，对航空制造供应链进行构建及指标界定，对度中心性、介数中心性、接近中心性三种经典中心性算法以及传统K-Shell 分解算法进行加权改进；结合熵值-TOPSIS 法提出一种针对加权网络的供应链关键节点识别算法——WKC 算法，通过构造网络来进行算例分析，验证该种算法的有效性。结果表明：本文提出的WKC 算法原理科学、计算复杂度较低，为航空制造等高端装备制造业供应链的风险管理提供了一定的参考。     

基于布尔感知模型的边界线多重覆盖算法

无线传感器网络监视预警系统的区域边界具有特殊重要性,针对节点的布尔感知模型,根据节点感知圆盘的相互关系,可将整条边界线划分为不可再分割的可数个最小曲线段,利用改进的贪婪式算法研究了集中式多重覆盖算法和分布式多重覆盖算法,通过仿真实验,验证了多重覆盖带来的高检测概率以及高覆盖概率。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

循环冗余码的软件实现方法及应注意的问题

】介绍了ＣＲＣ码并行算法的软件实现和串行算法的硬件实现方法，同时比较它们的差异，并指出了实践中应注意的问题     

遗传与枚举混合算法对航空发动机复合材料主轴的优化设计

针对复合材料主轴优化设计中离散与连续变量共存的问题,提出了一种遗传算法与枚举法相结合的混合算法.以某航空发动机低压涡轮轴为原型,在满足静强度指标、临界转速及外廓尺寸要求前提下,利用该混合算法对复合材料主轴的铺层角度与厚度进行优化设计,以减轻主轴质量.结果表明:对于1~10层铺层,相比于全排列算法与单一遗传算法,混合算法能再减轻质量5.54%与3.87%;且当铺层数大于6时,混合算法计算效率能最多提高3.1倍.最后分析给出复合材料铺层厚度受强度的限制,不宜太薄的建议.      

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

一种改进的Turbo码Log-MAP译码算法

在传统Turbo码Log-MAP译码算法的基础上,借鉴已有的简化算法,提出了一种改进的Log-MAP译码算法。仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。