介质涂覆位置对球面收敛喷管电磁散射特性影响

外形设计和隐身材料使用是缩减目标雷达散射截面积(RCS)的两种常用方法。为了研究雷达吸波材料(RAM)对于球面收敛矢量喷管(SCFN)的RCS减缩效果,采用引入阻抗边界条件后的迭代物理光学(IPO)法,研究了球面收敛二元喷管及8种吸波材料涂覆方案的电磁散射特性,并获得了X波段下9种模型的后向RCS随探测角度的变化规律。研究结果表明:吸波材料涂覆可以有效地缩减球面收敛喷管的RCS;合理的涂覆方案可以在保证RCS缩减效果的基础上,降低吸波材料的使用量;相比全涂覆方案,仅在喷管出口和球面段进行涂覆,可以在吸波材料减少30%使用量的情况下,达到全涂覆方案80%的缩减效果。     

球面收敛调节片喷管RCS数值模拟研究

结合物理光学迭代法(IPO)和等效棱边电磁流法(EEC),自主开发了电大尺寸腔体电磁散射特性计算程序,并通过对某试验模型雷达散射截面积(RCS)进行计算,完成了程序的可靠性验证。利用该程序对带有电磁信号遮挡板且采用3种不同尾缘修形技术的球面收敛调节片矢量喷管(SCFN)进行了RCS数值模拟研究。结果表明:随着入射方位角的增大,喷管的RCS整体上有减小的趋势;喷管尾缘的修形只有在雷达波以较大方位角入射时对减小RCS效果明显;电磁信号遮挡板的存在很大程度上减弱了喷管的电磁信号特征。     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

多重分形谱在材料分析中的应用研究

基于多重分形谱的物理意义，通过图像分析与处理技术，利用Delphi语言设计了图像结构的多重分形谱的计算程序。通过程序中图像黑白二值化转化阈值的设定，实现了从材料组织结构形貌图像上提取其相应的概率测度和标度指数的功能，并计算了它们的多重分形谱。分析表明：在对材料的组织结构进行研究的问题中，多重分形谱是一种有意义的表征参数，能够从多分形角度对材料的组织结构开展定量化的分析与解释。     

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

输入受限乘波体飞行器的最优跟踪控制方法

针对存在输入受限的乘波体飞行器最优跟踪问题,基于反演控制设计了最优跟踪控制器。将控制分为稳态跟踪控制和瞬态最优控制两部分。首先基于反演控制框架,引入有限时间收敛跟踪器对虚拟控制律进行估计,避免了普遍存在的“微分项膨胀”问题。其次,考虑系统中存在不确定项,设计了非线性干扰观测器对不确定项进行估计,确保控制器的鲁棒性。同时,充分考虑输入受限情况,基于辅助误差补偿策略对控制输入进行修正。然后,为了实现最优控制,基于自适应动态规划设计瞬态最优控制器。最终通过数字仿真,验证所设计控制方法的有效性。     

条件均值对可靠性测度Bayes可信限的应用（Ⅱ）

本文讨论条件均值对正态-正态结构可靠性、幂律过程可靠性测度的Bayes可信限的应用。