改进分解进化算法求解动态火力分配多目标优化模型

战前制定合理的火力分配（WTA）方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。其一,建立了面向多型武器协同进攻作战的动态火力分配（DWTA）多目标优化模型,由多个阶段静态模型构成,各阶段静态模型参数需根据战场态势实时获取;其二,重点研究阶段静态模型求解算法。针对模型特点,设计了一种满足资源约束的编码方式,融合禁忌搜索和拥挤距离策略,提出了一种改进分解进化算法。对比实验验证了算法的可行性、快速性和有效性。     

基于多信号流图的飞控系统实时故障诊断

针对飞控系统构造复杂、解析建模困难的特点，给出一种基于多信号流图模型进行实时故障诊断的方法。该方法首先建立系统的多信号流图模型，然后根据模型得出相关矩阵，在相关矩阵和各实时测试结果基础上按照实时故障诊断基本算法进行诊断推理，判定系统各模块所处的状态。对某型飞机飞控系统的建模以及模拟诊断结果表明，该方法能隔离多故障，同时降低虚警率，是一种十分有效的实时故障诊断方法。     

智能热电测温技术及其实现

针对传统热电偶测温方法的不足,讨论了智能热电测温技术及其单片机实现方法。     

基于改进量子免疫克隆多目标优化算法的火力分配问题

针对传统火力分配中存在武器资源浪费的情况,以对敌目标与网络攻击收益最大、己方武器消耗最小为目标,建立一种考虑毁伤概率约束条件的多目标火力分配模型。对标准量子免疫克隆多目标优化算法进行优化,引入了混沌机制,修复不可行解,并对搜索策略和多样性保持策略进行改进,设计了一种改进的量子免疫克隆多目标优化算法。通过实验仿真,验证了模型的正确性与算法的优越性。相比于传统量子免疫克隆算法,改进算法的性能平均提高了23%。     

系统维修中的顺序诊断策略

对复杂系统的维修过程,需要构建一种有效的测试序列作为测试诊断策略,以获得高的故障隔离精度,并使包括测试费用、测试时间、测试所需的人力物力等在内的测试代价较低.针对系统维修中的顺序诊断策略问题,给出了问题的一般描述.对测试排序问题的最优算法,进行了算法过程分析并说明其在实现中存在的问题.在此基础上研究一种次优顺序诊断算法,即基于信息试探(IG)的诊断树产生算法,给出了根据系统相关矩阵进行算法设计的步骤,并将这种算法与最优算法进行了理论和实例仿真比较.结果表明基于信息试探的诊断树产生算法简单、实时性好,可用于复杂系统的在线诊断测试和雏修诊断过程.     

基于互联网的混合组播导航系统设计与仿真

研究提高广域差分全球卫星导航系统(DGNSS)定位精度问题.由于高层建筑物较多的城市或者室内对全球同步轨道卫星(GEO)信号遮挡严重不能实现导航系统的高精确定位,传统方法使用互联网传输导航增强信息,不能有效提高精度.为解决上述问题,提出一种播发导航增强信息的分层混合组播系统.根据增强信息的特点,结合应用层和i3组播的方...     

基于信息熵的最少测试费用故障诊断策略

针对大系统顺序故障诊断中的测试排序问题,介绍一种基于信息熵的最少测试费用诊断树产生算法,这种算法比传统算法计算量少,又可有效利用测试结果、测试费用和故障概率等信息,该算法适合于在线和离线诊断维修过程。给出了算法的设计过程,并以实例说明算法的有效性。     

B样条神经网络的算法设计及应用

B样条神经网络是一个三层前向神经网络,可广泛用于非线性系统的建模、控制和模式识别等领域。本文讨论了一维和多维B样条神经网络的结构和程序算法,用仿真实例分析了算法中参数的选取和算法的有效性,并举例说明其在动态非线性系统故障诊断中的应用。     

基于改进SPEA2算法的火力分配问题

火力分配是战前任务规划的重要环节。考虑攻击效果、资源等约束条件,以攻击效益最大,武器消耗最小,自身损伤最小原则建立了火力分配多目标数学模型。针对传统方法在求解火力分配多目标优化问题时存在收敛效果差以及Pareto前端分布不均匀等不足,将近邻传播算法引入到SPEA2算法中,改进了SPEA2算法的多样性保持策略,优化了算法性能。实验结果表明：改进的SPEA2算法在解决多目标火力分配问题时,相较于标准SPEA2算法,具有收敛效果好,Pareto前端分布均匀的特性。通过实验,验证了模型的合理性和算法的可行性。     

模糊控制算法的设计与实现

本文研究一种新型模糊控制算法 ,并应用于单片机控制系统 ,对玻璃纤维拉丝过程中的玻璃球熔炉温度进行控制 ,说明其可行性和有效性。