一种新传感器组网策略在纯方位目标跟踪中的应用

纯方位目标定位精度不仅与所选择的节点数目有关，而且还与目标和节点间的相对位置有关，为了同时满足目标的定位精度尽量高和节点能量消耗尽量少这一要求，提出了一种改进的基于多目标蚁群优化算法的传感器节点组网策略。在此基础上，推导了基于当前统计模型的分散式纯方位跟踪算法并对纯方位机动目标实施跟踪。仿真结果表明：在选择相同数目节点的前提下，本文所提出的节点选择方法与传统的最近邻方法相比，跟踪精度不仅得到了提高，而且还节约了节点的能量消耗。     

基于改进蚁群算法的巡航导弹航迹规划

研究了一种基于改进蚁群算法的巡航导弹航迹规划方法，以规划出生存概率更大、飞行距离更短的攻击轨迹，有效提高巡航导弹的作战效能。提出了坐标变换的思想，通过坐标变换将蚁群算法中信息素局部更新策略和全局更新策略协同作用的机制合理地应用到了航迹规划中，通过将信息素全局更新规则中的信息素常量和挥发率进行自适应变化来对算法进行了改进，最后对算法进行了计算机编程仿真实现。仿真结果验证了改进算法能有效避免算法过早陷入局部最优，加快算法的收敛速度，能取得目标函数更优的航迹规划路径。     

微机符号解析系统的研制和其用例

 参照REDUCE系统,在PC微机上,建立了一个用于非数值处理的符号解析系统和语言。本系统具有较为完备的系统控制功能与错误处理能力,允许作业嵌套,并可随时打断作业的运行。窗口和功能键的设置为使用者提供了很大的方便。最后,给出两个非数值用例。     

利用林胶茶人工群落减弱台风对橡胶林破坏机理的风洞模拟试验研究

本文研究台风登陆时（中性大层结）胶茶人工群落内部及上部风速的变化，湍流结构的变化及阻力的变化，来分析判断基减弱台风破坏的机理，评定最佳防风效果的林胶茶人工群落方案。试验研究证明台风吹向胶茶人工群落，台风越过和穿过林带，由于气流与树冠，枝叶的冲击与摩作用，使台风风速大大降低，使动能大大损失，使原来动能强和湍流弱的较大尺度旋涡的台风，变成旋涡尺度较小的动能弱湍流强的湍流，湍流能量的增强反映了风速递减率     

一种基于P2P技术的免疫网络入侵检测模型研究

提出一种基于对等网(P2P)技术的免疫网络入侵检测方法,建构了一个P2P免疫网络,定义自体/非自体,实现了免疫学习、疫苗接种等过程.仿真实验表明,该方法能有效提高免疫学习效率,降低免疫计算的FP.     

人工释能法求解线性代数方程组

本文建立求解线性代数方程组的人工释能法迭代格式,并给出该迭代格式收敛的充分必要条件和最佳释能时机,同时给出实现人工释能法的数值计算方法及其数值稳定性条件。     

基于人工神经网络的停机坪安全预警研究

停机坪是机场的重要组成部分,停机坪安全是机场安全关注的重点。影响停机坪安全作业的要素有很多,通过对这些要素进行监控和预警,可以减少停机坪的安全隐患,保证机场正常运行。根据济南遥墙机场的主要数据,运用因子分析法对影响停机坪安全的主要因素进行分类,提取公共因子。并运用人工神经网络（ANN）方法,对这些公共因子进行神经网络训练和预测分析,最终得到遥墙机场停机坪的安全情况。     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

低雷诺数下小展弦比机翼的气动力优化设计

以固定翼式微型飞行器为研究背景,针对小展弦比机翼,将遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,提出了一种以实数编码为基础的数值优化模型.流场数值模拟采用人工压缩方法,遗传算法采用锦标赛选择、自适应交叉和变异操作算子,对微型飞行器机翼选取五个设计点分别进行了升阻比优化设计.优化结果表明,本文的优化模型具有较高的搜索效率和显著的优化效果,五个设计点机翼的升阻比均提高30%以上.优化后的翼面接近椭圆形状,翼型前缘钝厚,尾缘向上拱起,这种形状能大大增加升力,降低诱导阻力,从而显著提高机翼的气动性能.     

基于混合人工鱼群算法的结构有限元模型修正

将模拟退火算法(SAA)与具有交叉和高斯变异的人工鱼群算法(AFSA)相结合,提出了一种基于混合人工鱼群算法(HAFSA)的结构有限元模型修正方法;针对外编有限元模型修正程序直接嵌入Patran/Nas-tran软件存在困难的情况,设计了一种灵巧且方便的接口模块。以试验模型测试数据与有限元模型计算值的向量残差建立目标函数,在基本AFSA中引入交叉和高斯变异算子用于加快全局优化搜索速度,将目标函数优化值不断刷新公告板,再利用SAA进行局部细化搜索从而显著提高优化解的精度,在满足算法终止条件后获得设计参数的最优值;结合Fortran语言和Visual Basic语言编译接口模块,运行模型修正程序时循环修改Patran软件生成的建模文件并反复调用Nastran软件进行求解。以欧洲航空研究科技组织的基准模型——GARTEUR飞机模型为例,修正结果表明,应用HAFSA进行结构有限元模型修正是可行且有效的。