反舰导弹平面机动突防策略的优化设计

研究了遗传算法在反舰导弹综合突防策略的优化设计方面的应用.反舰导弹的综合突防包括若干个相互承接的环节,首先将反舰导弹的综合突防概率优化问题分解为各个环节突防的条件概率的优化问题,复杂事件得到简化.反舰导弹为了提高突防概率必须做机动,每个环节对应的机动参数取值在一定范围内变化,每个环节的突防概率受到对应的这组参数的影响.选用遗传算法对突防参数进行优化设计.用遗传算法对反舰导弹各个突防环节进行优化设计,找出使每个突防环节突防概率最大的一组参数,进而得到综合突防最优机动参数组合,使反舰导弹的综合突防概率最大.     

进化策略在无比例工程图布局优化中的应用

自动生成的无比例工程图存在布局不合理、可读性差的问题,以管线安装图为例分析了工程图中布局的约束条件,将布局问题简化为管段长度的调整,基于目标分解建立了多目标优化的数学模型.应用进化策略求解非线性规划的数学模型,讨论了进化策略中问题的表达、重组、突变、选择算子以及终止条件.计算结果表明,此法可以很好地满足工程中对图纸可读性和出图效率的要求,并可推广到一般的具有拓扑连接关系的布局优化问题中去.      

基于引导型人工免疫算法的最优Lambert变轨

主要研究了燃料最省的Lambert双脉冲变轨问题.首先对普适变量法进行改进以避免奇异,并将其用于Lambert双脉冲变轨问题的求解.然后针对只给定初始时刻追踪航天器和目标航天器的轨道要素及总时间约束的交会问题,引入调相时间的概念,并将其和转移时间作为Lambert变轨的优化变量.最后采用引导型人工免疫算法GAIA(Guiding Artificial Im-mune Algorithm)对该优化问题进行寻优.仿真算例表明,与自适应遗传算法AGA(Adaptive Ge-netic Algorithm)相比,GAIA具有更强的寻优能力和更快的寻优速度,从而验证了GAIA用于最优Lambert变轨的有效性.     

基于稀疏最小二乘支持向量机的航空发动机动态过程辨识

针对现有最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏性不足的难题,提出一种稀疏化策略,应用此方法建立了航空发动机动态过程模型.在对原始样本预求解过程中,该策略使用改进Gram-Schmidt正交化算法对非线性映射矩阵实施递归分解,同时以阈值监督输出向量的残差化过程,从而优选训练样本,降低样本规模,节省内存,提高LS-SVM学习速度.仿真表明,基于优选样本的学习模型较之其他训练样本学习模型提高了回归精度和速度,验证了方法的可行性;基于实际试验数据建立的航空发动机动态过程模型在类似过程参数预测以及性能递推预估仿真表明,高压转子相对转速误差低于0.2%,低压转子相对转速误差低于0.35%,涡轮后燃气温度误差小于3.5℃,满足控制与仿真的需要.      

CMAS环境下热障涂层的损伤机理及防护策略

随着先进航空发动机向高推重比和高热效率发展,涡轮前进口温度显著提高,航空发动机叶片热障涂层(TBCs)在高温服役过程中受火山灰、飞灰、跑道磨屑、工业烟尘、汽车尾气及PM2.5等环境沉积物的侵蚀愈来愈严重。这些沉积物的主要化学成分为CaO-MgO-Al₂O₃-SiO₂(CMAS),其熔点约为1 240℃,远低于发动机的服役温度。环境CMAS被吸入发动机中后,将迅速熔融并渗入TBCs结构内部。一方面,CMAS对叶片表面造成物理冲击与破坏,熔融态的CMAS还会导致气膜冷却孔堵塞,引起冷效降低与叶片温度-应力场的改变;另一方面,熔融CMAS与叶片涂层发生化学反应,导致叶片TBCs腐蚀剥落及过早失效,服役寿命大幅度下降。解决叶片TBCs表面CMAS沉积和腐蚀的问题是目前先进航空发动机TBCs研究领域的重点和难点,而掌握不同环境下CMAS的物理化学特性更是研制抗CMAS热障涂层的基础。本文阐述了CMAS的成分与流变特性及TBCs在CMAS环境下的热化学、热力学失效机理,并简述了目前国际上有关涂层组织结构优化、阻渗层和牺牲层等CMAS...     

民航网络安全与网络管理策略

随着民航信息管理网络的建设，网络管理与网络安全显得尤为重要，这里对网络防火墙系统、其它安全考虑、网络管理策略中的连通性、安全性、优化成本、成长性管理等作了论述。     

航天器双主动交会策略研究

从理论上分析了共面近地圆轨道上的航天器的远程双主动交会的问题.根据轨道动力学基本原理,导出各种情况下特征速度的解析解,为航天器变轨时的燃料消耗分析提供了依据.进一步探讨了航天器轨道转移过程中的时间策略,以保证在不同轨道上运行的航天器在同一时刻、同一空间位置交会.上述理论分析的仿真计算结果表明,双主动交会总特征速度和过程耗时都低于主被动交会情形,单星的燃料消耗大大降低,对大范围快速变轨,优势更加明显.     

基于微分对策的导弹攻击策略

利用建立的垂直平面内交战双方攻击模型,应用微分对策理论,得到导弹的最优攻击策略,对比微分对策导引律与比例导引律在多种仿真环境下的结果,说明在近距离交战中,基于微分对策理论的导引律设计具有更大的优越性。     

基于DES的单跑道地面等待模型研究

提出了一种新的基于离散事件系统(DES)的单跑道地面等待数学模型.针对 影响机场跑道降落服务时间的不同条件,提出了确定性模型和随机性模型,分别给出了2 个模型的计算方法,比较了算法计算量.并详细研究了跑道降落服务时间参数以及空中等待 和地面等待费用比参数的特性.仿真结果表明算法是行之有效的.该算法已成功应用于空军 某部流量评估系统中.      

贝叶斯网络结合决策理论的向前多步排故策略

针对序贯诊断、维修问题,提出基于贝叶斯网络和决策理论的向前多步排故策略生成算法.通过建立贝叶斯网络排故模型实现了不确定条件下排故知识的高效表达,同时使得推理算法与具体应用无关.采用决策影响图进行排故决策分析,充分利用观测操作间的相关性,选择合理的向前多步观测操作来降低维修盲目性.为了验证所提算法的有效性,采用随机排故策略、决策理论排故策略和理想排故策略的结果进行对比分析.仿真结果表明,所提算法通过增加合理观测操作,减少维修焦点和实际维修操作,使得总排故费用明显低于已有的启发式排故策略.