电大尺寸散射体的RCS计算方法研究

为了更加有效的求解电大目标散射计算问题,在避免谐振区效应情况下获得复杂目标的隐身雷达散射截面(RCS)特性,引用混合场积分方程(CFIE),在快速算法的求解迭代过程中采用共轭梯度算法(CG)的收敛技术,能够稳定的求解电大尺寸的RCS。计算和分析了金属球双站RCS和金属立方体双站RCS,并和精确计算、相关参考文献进行了比较,证明了方法的正确性,计算结果稳定,在工程实际上有较大的应用价值。     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

基于CST方法的吸附式压气机叶型及抽吸方案耦合优化设计

为了探索吸附式叶型设计特点,研究了一种将类别形状函数变换法(CST)方法和人工蜂群算法相结合,利用2D程序作为流场求解器,对吸附式叶型和抽吸方案进行耦合优化设计的新型吸附式压气机叶型设计方法,并且详细论证了CST方法用于吸附式叶型优化设计的可行性。研究结果表明:耦合优化设计之后在保证叶型强度未下降的基础上总压损失降低了65%,气流转折角增加了3°,气动性能得到较大的提升。针对所优化的进口高亚声速的吸附式叶型,通过适当改变叶型前缘处的型面,可以较好地控制气流马赫数,避免产生激波,从而防止附面层厚度增加,降低叶型损失。     

一种基于改进WLBF频谱的异构双基地前视SAR成像算法

异构平台组成的双基地前视合成孔径雷达（SAR）配置灵活,可实现多种构型下的前视成像,具有潜在的应用价值。然而特殊的几何构型使得其回波信号具有新的特性,给频谱模型的推导及成像算法的设计带来不便。针对这一问题,提出了一种基于改进WLBF （Weighted Loffeld's Bistatic Formula）频谱的双基地前视SAR成像算法。首先,引入时域去走动和切比雪夫降阶法,减小了传统频谱模型中相位历程的加权分割误差和二阶展开误差,在此基础上推导了回波信号的改进WLBF频谱表达式。然后,使用切比雪夫多项式将改进WLBF频谱展开并设计了双基地前视SAR成像算法。最后,对频谱模型和成像算法进行了仿真分析。结果表明所提改进WLBF频谱模型与传统频谱模型相比具有较高的精确度,设计的成像算法可满足异构双基地大前视系统的成像要求。     

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

彩色图像分割算法研究与费歇算法应用

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。文中对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点,重点介绍了费歇算法。该算法能有效地对彩色图像进行分割,在工业实践中取得了比较好的效果。     

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

数字图像最佳插值算法研究

对常用的数字图像插值算法进行了深入的分析,指出双线性内插法和立方卷积法的本质是利用直接邻点的灰度值和(或)邻点间灰度值的变化率对待采样点进行内插,并在此基础上提出了最佳插值算法的公式,最后通过试验提出了最佳插值公式中权值参数的建议值。     

eLoran系统ASF网格应用算法研究

ASF网格是提高增强型罗兰(Enhanced Long Range Navigation,eLoran)系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延(Added Secondary Factor,ASF)值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论:反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。