基于改进PSO算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数设计问题,提出了一种基于改进PSO算法的优化方法。该方法将初始的粒子群分成两组搜索方向相反、相互协同的主、辅子群,在保持种群小规模情况下,增强算法全局探索能力,实现高精度的优化结果。仿真结果表明,该方法相比于传统算法,所得到的控制器参数使控制系统获得了更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

多弹编队飞行控制技术研究

针对未来复杂战场环境下反舰导弹编队协同攻击的技术需求,提出了一种多弹编队飞行控制的技术方案。采用基于分层递阶控制思想的多智能体系统结构,把多枚功能相同或者不同的导弹按照一定的原则组合成弹群,弹群中各导弹之间进行编队飞行、协同搜索、信息融合和协同攻击等方面的作战配合,实现对单个目标或多个目标的精确打击。该方案可以实现多发导弹的编队飞行控制,能够提高导弹编队的体系对抗能力。     

INS/GIS组合导航方法研究

针对GIS量测误差统计信息不明确,且量测信息具有随机性和有限性的特点,提出了采用非等间隔并解决量测滞后的滤波算法,设计了相应的卡尔曼滤波算法和递推最小二乘算法.建立了INS/GIS组合导航数学模型,通过仿真分析对比了上述两种算法的滤波精度,结果表明,改进的卡尔曼滤波方法优于递推最小二乘估计方法,可有效提高导航精度.     

水平力下板柱结构等代梁等效宽度系数的研究

指出了水平力作用下板柱结构的等代梁应是变截面梁,与柱相交处的等代梁宽度比跨中的小;同时按刚度相等原则,给出了折算成等截面等代梁宽度的计算方法。提出了影响等代梁等效宽度系数的主要因素为受扭构件的抗扭刚度与板的抗弯刚度的比值,并通过弹性有限元分析,给出了以这个比值作为参数的板柱结构内框架和边框架等代梁等效宽度系数计算公式。     

非等间距显式算法在重力波非线性传播数值模拟中的初步应用

采用3阶TVD型显式时间积分方法,建立了2维可压缩大气中重力波非线性传播的非等间距显式数值模式.对小振幅重力波传播过程的模拟结果表明,该模式能够很好地再现小振幅重力波的传播过程,并能保持能量守恒关系和各扰动量之间的相位关系,与线性重力波理论预测的结果吻合很好.对有限振幅重力波的模拟结果表明,与格点数相同的等间距网格中的模拟结果相比,采用非等间距网格能够以更高的分辨率模拟重力波的不稳定传播直到破碎的整个过程;在非等间距网格中的模拟结果与在加密一倍的等间距网格中的模拟结果相同,说明了用非等间距网格模拟重力波的饱和与破碎过程是正确的,并且采用非等间距网格能够大大减少计算量.      

基于等参梯度单元的功能梯度材料结构分析

为了解决功能梯度材料非均质特征引起的特殊力学行为的模拟仿真技术难题,本文基于有限元基本理论框架,将材料梯度引入形函数,对单元刚度矩阵进行改写,发展了平面四节点与八节点等参梯度单元,并采用高斯积分数值处理方法,基于ABAQUS平台开发了等参梯度单元UEL(User?defined element)子程序,建立了功能梯度材...     

基于蒙特卡洛树搜索的机载雷达编队策略优化

多机雷达协同探测是飞机协同作战研究的重要内容,编队策略影响着多机雷达协同探测的探测效能针对机载雷达编队策略的优化,基于部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)模型描述了编队策略优化问题,提出了一种基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)的最优策略求解方法。以对敌方目标的探测性能为指标,将该方法与多种其他编队方法的结果进行了比较。试验结果表明,该方法很好地平衡了 MCTS 中利用与探索的关系,可以在规模较大的搜索空间内有效完成编队策略优化,在编队探测能力提升方面展示出了比其它方法更加优越的性能。     

小型航空活塞发动机喷油异常的故障诊断

针对小型航空活塞发动机出现的喷油异常故障,基于发动机的缸内压力和缸盖振动信号,采用一种变分模态分解和布谷鸟搜索优化支持向量机相结合的故障诊断方法对发动机喷油异常故障进行诊断.该方法使用变分模态分解对发动机的缸内压力信号和缸盖振动信号进行处理得到本征模态函数,对本征模态函数进行奇异值分解和能量特征提取,将缸内压力和缸盖振...     

考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法

X光安检图像违禁品分类被广泛应用于协助维护航空和运输安全。针对X光安检图像中违禁品尺度不一、存在困难样本及旅客行李安检固有的正负样本不均衡等问题，提出一种端到端的考虑样本不平衡的X光安检图像违禁品分类方法。采用多尺度特征提取网络捕获尺度不一的多类型违禁品特征，通过特征融合模块提升模型对图像边缘和纹理特征的表达能力，基于代价敏感思想设计损失函数，解决数据集不平衡问题，并提高困难样本分类精准度。在公开数据集SIXray上构建的子集实验结果表明：所提方法相较于端到端分类模型，平均AP指标值提升了4.5%，特别是对剪刀等难分类样本，AP指标值都有显著的提升效果。     

弱信息交互条件下的无人机集群决策方法

随着无人系统与智能技术的发展，作为无人系统的典型应用之一的无人机集群，在民用与军事领域的应用前景越来越广阔，当集群规模较大时，传统的组网通信方式会受到带宽、干扰等限制，极大影响无人机集群的协同作战效能。基于此，提出一种弱信息交互条件下的无人机集群决策模型(WIIUSM)，不依赖无人机之间的双向数据交互，仅依靠单向视觉感知的方式实现期望的集群行为。建立了弱信息交互的无人机集群模型，采用改进后的遗传算法(IGA)作为优化方法对决策模型进行优化。以区域搜索任务为例进行仿真测试，将所提方法与基于顶层规划的蛇形方法进行对比，证明了所提方法在搜索效率层面的有效性；测试了不同比例无人机失效条件下搜索效率的下降程度，与蛇形方法进行对比，证明所提方法具有一定的鲁棒性。