基于作战能力的飞机生存力模型及其综合权衡

针对现有模型在计算飞机主动自主防御下的生存力时存在不足,提出了一种新的飞机生存力计算模型.从攻防结合的角度分析了飞机-威胁-生存力-作战能力之间的相互联系,建立了包含作战能力的生存力计算模型,用算例验证了该模型的正确性和合理性.引入权重表示具体作战任务中对生存力和作战能力的不同需求,以武器投射距离为控制变量,采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS,Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)对生存力-作战能力进行了多属性决策.结果表明:在一定的生存力和作战能力需求下,存在最佳的武器投射距离,该距离随生存力需求的不同而变化.此方法可用来指导实际作战计划的制定.      

多元分析在大学研究生院规模研究中的应用

运用因子分析和聚类分析等多元统计分析方法,对中国设立研究生院的18所理工科大学研究生院1994年的部分数据进行分析、处理,将表征规模的各统计变量综合为博士规模因子和硕士规模因子两个综合变量,并根据每一样本点的因子得分对18所理工科大学研究生院办学规模进行排序和分类,为评估理工科大学研究生院办学规模提供参考依据.     

有限元网格结点编号

在有限元分析中,求解高阶线性代数方程组时整体刚度矩阵所需存储与由网格结点编号决定的顺序有关.在基于等带宽存储的求解法与基于变带宽存储的求解法的基础上推导出它们的关系.据此,提出了有限元网格结点编号的前沿法与矩形法,并给出了这两种编号法的内存消耗与结点数量的关系.理论分析和实例表明这两种编号法能有效地减少计算机内存消耗.     

基于NSGA-II算法的航天产品装配公差多目标优化

针对航天产品装配公差优化设计问题,提出一种引入装配成本的多目标优化方案。在考虑航天产品装配过程中成功率低、成本高问题的基础上,建立基于产品成本及质量损失的装配公差的多目标优化数学模型,利用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),以装配功能要求和加工能力为约束条件,对装配公差进行优化求解,得到Pareto最优解集。以某空间站某型号组件为例,验证了该优化方法的有效性。通过建立归一化权重目标函数,获得优化的各组成环装配公差,利用该公差进行组件加工装配,提高了装配成功率,降低了产品加工成本及质量损失。     

基于差分进化算法的飞机油量传感器布局优化方法

针对飞机油量测量传感器布局问题,综合考虑底部不可测量油量、顶部不可测量油量、姿态误差3个指标,设计并实现了一种基于差分进化算法的飞机油量传感器多目标布局优化方法。通过建立初始传感器安装线集合将连续优化空间转换为离散优化空间,解决了安装约束问题。通过分析优化目标建立了考虑倾斜传感器的布局指标评估方法。将离散型变异算子引入标准差分进化算法,并使用NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序、拥挤度计算策略解决传感器布局中的多目标优化问题。通过OpenMP并行计算技术优化求解速度。最后,进行了优化试验,结果表明：该方法实现了飞机油量测量传感器布局的多目标优化,且在求解质量和优化速度方面明显优于对比方法。     

蚂蚁算法在订单排序中的应用

在分析印刷业工艺瓶颈工序的基础上，将印刷业订单排序问题简化为单机排序问题，并建立了该排序的数学模型。同时以最小化订单的提前／拖期为目标，将蚂蚁算法合理的应用于该模型中。该算法已经应用于实际的印刷业生产排序中，并且取得了较为良好的效果。     

求解流水车间作业排序问题的一种遗传算法

车间作业调度与排序是生产管理与组合优化领域研究的重要课题，由于其内在复杂性，很难利用经典方法求出最优解。遗传算法对于这类问题具有较强的寻优能力。本文针对流水车间的作业排序问题设计了一种遗传算法的实现形式，对现有的遗传算子进行了改进，通过算例分析表明，该算法具有良好的收敛特性与运算效率。     

基于搜索空间概率模型的启发算法

针对一类典型的约束满足问题--Jobshop调度,提出了搜索空间的概率模型,并以模型中的工序开工概率、工序对机床的独立需求概率和机床累计需求3个分析要素,构造了新的启发算法.仿真结果表明该启发算法在较小的计算时间代价下,获得了FT06标准调度问题的最优解.     

模糊控制在进场航班调度优化中的应用

对终端区进场航班排序的实际运行程序进行了深入的分析研究，在国内首次提出将模糊控制理论应用于进场航班排序的想法．设计了排序算法，并利用MATLAB模糊工具箱进行了仿真计算，得到了合理可行的排序结果.