基于三支决策和数据增广的入侵检测算法

针对传统的入侵检测方法在未知攻击上表现不佳、且没有考虑信息不足的情况对于决策的影响的问题,本文提出了一种基于三支决策和数据增广的入侵检测算法CGAN-3WD。算法利用条件生成对抗网络来满足三支决策理论对数据信息的需求。首先基于三支决策理论对网络行为做出决策,将网络行为划分至正域、负域以及边界域中;之后基于条件生成对抗神经网络来完成数据增广,生成新的样本数据,从而为分类器提供更多的信息以支撑分类器将边界域转化为正域或者负域。NSL-KDD数据集被用于本文的实验中,实验证明,本文提出的算法CGAN-3WD在对入侵行为的检测上要优于对比的方法,能够有效地检测出入侵行为。     

面向数字化车间的工装配送方法研究

工装配送是数字化车间智能物流的关键环节,工装配送的及时、准确直接决定着生产运行的顺利与稳定。针对制造资源有限约束情况下的数字化车间,提出了包括车间现场互借以及车间工装库配送的工装配送模式。提出了一种改进的遗传算法,建立包括工位满意度、工装相似度和配送车辆数的目标函数,求解带模糊预约时间的多工位混合配送的配送方案,实现数字化车间中工装的精准配送。最后通过一个具体的生产排程,验证了算法的有效性。     

面向探测效能增强的导弹路径规划方法

针对空空导弹在拦截飞机目标时规避人工诱饵干扰的探测路径规划需求,提出了一种面向探测效能增强的导弹路径规划方法。在传统A^*路径规划方法的基础上,采用基于运动学的连续多步扩展方式生成路径扩展点,用于对干扰威胁区域的提前检测;采用速度与时间乘积表示规划步长,将固定距离步长转换为固定时间步长,以适应不同导弹速度下的路径规划;采用动态虚拟目标点替代真实目标点以将规划路径导向期望的探测进入角度。仿真结果表明,采用本路径规划方法可以得到较小曲率、较短长度且可避开干扰威胁区域的路径,通过设定合适的探测进入角度可以减少导弹机动量并提高对目标的探测覆盖时长占比,有利于增强导弹对目标的探测效能。     

多植保无人机协同路径规划

为实现多植保无人机（UAVs）协同作业,并提高作业效率,提出了一种基于改进粒子群优化（PSO）的多植保无人机协同路径规划算法。根据作业区域的形状面积和植保UAV的作业参数划分各架UAV作业区域,采用栅格法生成各区域全覆盖作业航线。以各架植保UAV各架次植保作业距离为算法寻优变量,在确保各架UAV补给时间满足间隔分布约束条件下,综合考虑补给总次数、返航补给总时间、总耗时和最小补给时间间隔4项因素,并构成目标函数,通过采用改进PSO算法,实现了对各UAV返航顺序和返航点位置的寻优。仿真分析结果表明,相较于最大作业距离规划和最小返航距离规划,本文提出的规划算法表现出了较优的性能和较好的作业区域适应性,证实了其有效性和实用性。     

含行星架裂纹故障的行星齿轮箱振动仿真

为深入了解行星架裂纹故障振动频谱结构,提出一种考虑时变传递路径和行星轮系载荷非均匀分配的振动仿真模型。根据裂纹导致的行星轮角位移函数,分析了行星轮角位移对行星轮系载荷分配特性的影响,仿真分析了行星架裂纹导致的行星轮角位移和行星轮系载荷非均匀分配下的频谱边带结构。仿真结果表明：行星轮个数为3时,边频带仅受行星轮角位移影响,随行星轮个数增加到4、5时,频谱边带受行星轮角位移和载荷分配共同影响,阶比谱出现以行星架旋转阶次为间隔的调制边带成分。通过对比行星轮个数为3的齿轮箱仿真与实测信号的阶比谱边带结构,验证了模型的有效性。     

基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。     

空间交会对接双脉冲最优控制

首先利用交会对接固有动力学特性,施加第一脉冲推力使追踪器自动到达目标器位置;第二脉冲推力使两个飞行器相对速度降为零。这种控制称为双脉冲。该文根据双脉冲控制原理寻找燃料消耗最省的交会对接时间,最后还进行了大量数学仿真,比较各种初始条件下交会对接动力学特性和燃料消耗。     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

光学自由曲面加工机床换刀误差辨识与补偿机制研究

为了达到光学自由曲面加工机床的精度要求,进行机床快刀伺服系统换刀误差的辨识与补偿。首先对机床快刀换刀误差进行理论分析,得到其对加工成形点的影响。再对快刀系统进行几何建模以及刀具轨迹建模,从而进行工件表面微观形貌预测,得到换刀误差影响规律,进而设计检测方案以及换刀误差补偿方案。通过在matlab中进行换刀误差加工补偿建模,得到补偿后面型PV值为0.04μm,补偿效果良好。     

发动机故障诊断的主特征量模型

 本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。主特征量摸型的基本原理为对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,然后根据合理性判据选择合理的最优解。主特征量模型可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。