不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择

针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;其次,在该数学模型下,将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件,将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标,建立了多目标优化问题;然后,提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择,利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解,可根据实际需求选择最优的测试组合;最后,针对某装备进行实例分析,得到3组最优解,可以满足不同需求下的最优选择,验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。      

一种空间飞行器控制系统软件协同演化方法

针对空间飞行器控制系统软件在开发演化时存在管理复杂、开发过程无序、协同度低的问题,提出一种空间飞行器控制系统软件协同演化的方法。首先对软件演化过程中的演化活动、演化策略进行了分析,之后基于对软件演化活动所得到的演化路径利用有向图进行了建模并给出了其演化活动的排序,最后,对演化路径有向图中出现的并行活动和环的情况进行分析,同时给出了相适应的排序算法。基于该方法,软件演化过程得到规范,较好的解决了复杂情况下演化路径求取困难的问题。     

一种求解同顺序Flowshop排序问题的新的启发式算法

在生产调度中经常遇到工件排序问题,这类问题大多属于NP类问题.对此,目前无论在理论上还是在实际应用中,都尚未找到令人满意的一般求解方法.针对NP类问题中的一类--同顺序Flowshop排序问题,进行了广泛而深入的调查和比较研究,在此基础上,提出了一种新的启发式算法(简称为WSH法),并通过大量的数据实验将该算法与目前已知较好的几种算法进行了比较.结果表明,WSH法结构简单,计算效率高,是求解中、小规模问题的较好算法.     

基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时,侦察方无法获取敌方辐射源的所有信息,而逼近理想解排序（TOPSIS）法在处理“贫信息”问题时很难得到完美结果,而且其仅仅考虑指标之间的欧氏距离,无法反映各指标间的关联性。针对TOPSIS法存在的问题,将灰色关联分析（GRA）和TOPSIS法结合,提出一种基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型。在构建辐射源目标综合评价指标体系的基础上,运用博弈论（GT）思想将区间层次分析法（IAHP）所得主观权重和信息熵所得客观权重进行组合得到综合权重,能够较大程度减少单独赋权带来的信息损失。在基于GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型下,构建了关于战场态势的决策信息系统,通过与传统TOPSIS法进行对比仿真,验证了所提方法的有效性,有助于对辐射源进行更精细准确地排序。      

航空发动机叶片力矩测量装置设计

对航空发动机、汽轮机等转动系统的叶片进行平衡可有效地减少振动,通过对叶片进行质量排序或力矩排序可最大限度地减小不平衡量.在分析力矩测量原理的基础上结合叶片定位特点提出一种叶片力矩测量装置,结果表明该装置能够高效、准确地测量不同类型叶片在叶盘上的力矩,为叶片力矩排序提供数据支撑.     

基于模糊TOPSIS法的空袭目标威胁评估

针对空袭目标的特点,对影响目标威胁判断的因素进行了分析,建立了属性威胁隶属函数,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对空中目标的威胁评估问题进行了研究.通过实例介绍了求解过程,同时也阐明了目标威胁评估与排序问题的一种解决方法     

基于子结构法的大型结构数值敏度计算技术

针对大型结构直接精确敏度分析方法解方程规模大、求解时间长的问题,发展一套基于有限元子结构法的处理技术。大型结构中,数值敏度计算的伪载荷仅与涉及设计变量的结构单元有关,因此存在大量零元的可能性。根据此特点通过节点重排将与设计变量有关的节点位移排到总位移列阵序的后面,按重排后的顺序投放刚度矩阵,然后对其进行区域分块,并聚缩得到规模较小的矩阵。算例计算表明:利用此矩阵求解结构位移场的导数,不但保持了精确法的精度,而且在优化设计的敏度计算中,这些较小规模的数据又被多次使用,从而显著提高计算效率。     

基于二维排序和平面加厚技术的自由曲面消隐算法

消除隐藏线是计算机真实感显示的一项重要，自由曲面的消隐则是其中的难点，本文提出的自由曲面消隐算法提出了平面加厚技术和二维排序技术，给出一块三角曲面片，加厚技术就是用加厚三角形所得的三角砖来逼近曲面片，采用二维排序技术，光栅点的可见性判定归结为矩形域在排序表中的查询，测试表明，本算法较传统算法提高速度两个数量级以上，消隐时间随光栅点线性增长，光栅点最多可达６２０００个（对于６４０Ｋ内存）。     

基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究

终端区飞机排序问题是减少航班延误、降低成本的关键技术.考虑机型运行成本和飞机总延误时间,建立一个0~1整数规划模型.因其是一个组合优化问题,多约束相互制约,采用拉格朗日松弛算法将复杂约束转换为线性约束进行求解.仿真结果表明,求得的进近队列延误小、延误成本低、无冲突,且拉格朗日松弛算法计算得到的结果更为可靠,符合实际运行需求,结果优于传统的启发式算法.