基于梯度下降法的离散概率空间区域射击瞄准点求解方法

为增强区域射击方法的适用性,解决目标分布不规则条件下的区域射击瞄准点求解问题,提出基于梯度下降法的离散概率空间区域射击瞄准点求解方法。通过在离散空间内描述目标的分布概率,以适应不规则的目标分布情况;通过变分方法求解离散空间内的最优中间函数,以实际中间函数与最优中间函数的差值范数作为优化指标,给出解析形式的指标梯度;构建基于梯度下降法的射击点位置求解模型。在同等初始条件下,分别采用几何法、函数逼近法、梯度下降法求解得到不同目标分布情况下的瞄准点配置,以对比方法性能。结果表明：相比于现有方法,梯度下降法适用性强、求解速度较快、优化程度高,能够求解目标分布不规则情况的区域射击瞄准点配置。     

基于自然对数复合函数近似l0范数的DOA估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法收敛速度慢、精度不高等问题，提出一种基于自然对数复合函数近似l₀范数的DOA估计算法。新算法采用一种自然对数复合函数来近似l₀范数，将求解l₀范数问题转化为近似l₀范数的最优化问题。采用牛顿迭代法获得自然对数复合函数(即近似l₀范数)的迭代表达式，通过内外双层循环的方法获得牛顿迭代的最优解，即通过外层循环控制函数逼近因子σ的大小，内层循环采用最陡梯度法对牛顿迭代表达式进行求解，经有限次迭代即可获得近似l₀范数的最优解，进而得到DOA的估计值。通过仿真实验验证新算法的有效性，结果表明新算法在单快拍条件下即可实现DOA有效估计，且与平滑l₀范数算法及其改进算法相比具有更快的计算速度和更高的估计精度。     

基于粒子群优化算法的子母弹最佳抛撒半径选择

子母弹抛撒半径是由产品和射击条件决定的,是评定子母弹打击效果的必要条件.为了使子母弹对目标的打击效果达到最佳,需要确定子母弹最佳抛撒半径.针对子母弹打击机场跑道问题,通过Monte Carlo方法模拟子弹落点并计算机场跑道的失效率.基于粒子群优化算法,对子母弹抛撒半径进行优化求解,使跑道失效率达到最大值.仿真结果表明,粒子群优化算法能够有效的达到或接近全局最优.同时,与遗传算法相比,粒子群优化算法收敛速度更快,精度更高,能够有效的求解子母弹最佳抛撒半径问题.     

基于迭代凸优化的导弹探测时间估算方法

为准确估算远程预警雷达对弹道导弹探测的时间窗口,需要联立导弹轨迹与雷达探测范围的数学模型,求解非线性二次方程组。提出了一种非线性二次方程组的求解方法,首先将核问题转化为二次等式的优化问题,引入误差范数约束非凸优化问题,将二次等式进行一阶和二阶泰勒展开,将原问题在局部近似为一个最优化问题并利用迭代凸优化求解,得到雷达探测范围与导弹弹道的交汇点坐标的解析解,实现对雷达探测时间窗口的准确估算。通过场景模拟与求解分析证明了该方法的正确性,并表明该方法具有精度高、通用性强的特点。     

任意结构基阵波束优化的权向量范数约束上限的选取准则

研究了基于2阶锥方法对任意结构基阵波束优化时权向量范数约束上限的选取问题。首先从理论上分析了2阶锥规划方法中范数约束对优化波束稳健性的影响，导出了阵列误差、权向量误差和权向量范数等因素与波束旁瓣畸变量之间的关系，提出了一种权向量范数约束上限的选取方法，该方法可以根据实际问题对稳健性的要求，选取适当的权向量范数约束上限，得到符合要求的优化波束。仿真试验验证了该方法的有效性。     

固定鸭舵双旋弹动态稳定性分析

针对一种固定鸭舵双旋弹,研究了滚转角控制量任意时变条件下的动态稳定性问题。在弹体固定面坐标系中给出固定鸭舵双旋弹的力方程组和力矩方程组,建立了角运动状态空间模型。运用Lyapunov方法研究了固定鸭舵双旋弹的动态稳定性问题,证明可以通过求解一个Riccati形式的线性矩阵不等式来判断其动态稳定性。利用复数平方根计算方法得出稳定因子表达式,基于界实引理定义了绝对稳定H_∞范数。提出固定鸭舵双旋弹的绝对稳定性判据,包括稳定因子约束和绝对稳定H_∞范数约束,外弹道仿真结果验证了该稳定性判据的正确性。     

线性系统状态估计及传感器选择方法

针对线性时不变系统状态估计及传感器选择问题进行研究,提出了线性时不变系统状态估计及传感器选择方法。首先给出了系统和观测序列的一致可探测性定义以及误差协方差矩阵收敛的条件,接着指出了一致可探测性观测序列存在条件并根据定义进行了证明,然后在一致可探测性观测序列存在的条件下提出了一种改进贪婪算法确定传感器选择方案,以此生成该一致可探测性观测序列,并分析了该算法的完全性和复杂度。仿真结果表明,当在一致可探测性观测序列存在的条件下求解传感器选择方案时,与基本的贪婪算法和长时选择方法相比,本文算法综合性能最优,求解速度和求解质量均较好。     

基于遗传算法的装备器件更换周期优化模型

根据装备产品寿命在损耗期的特点，建立战备可用度和更换周期时间优化模型；依据遗传算法特点，提出将遗传算法用于求解更换周期优化问题的方法。采用二进制编码表示个体，通过个体适应度的检测评价，以及遗传算子的选择及定义完成对该算法的求解。     

攻击水面目标的飞航式导弹武器火控系统精度分配方法

本文综合各种类型火控系统精度设计的特点,以优化统计法形式讨论了精度分配的全过程。从基本假设出发,通过基本分配模型,建立起误差方程组。采用优化求解方法对误差方程组求解。为提高精度分配结果的可信度,在导弹武器可能使用的范围内,从若干个典型边界条件中,采用正交设计法求解每组边界条件下的误差方程组的优化解,这样可得N组解。对N组解作加权统计处理后,可得到精度分配的初值估计。本文最后统一给出一个例子,较为系统地讨论了火控系统精度分配方法。     

区间对象族最优鲁棒镇定问题研究

主要研究了区间对象族的鲁棒镇定问题。区间对象族满足可镇定性条件，即每一个对象都没有不稳定的零极相消，是其鲁棒镇定问题可解的一个必要条件。本文将说明区间对象族满足可镇定性条件同时也是其鲁棒镇定问题可解的充分条件，并通过示例说明区间对象族最优鲁棒控制器的设诗过程。     

多平台协同突防航路规划

为解决多平台协同突防航路规划问题,提出协同突防航路规划方法框架。通过控制点基于分段保形二次插值描述与生成航路,建立包含平均航路长度、航路长度标准差、累积威胁程度的优化指标,并合成为加权综合目标函数,给出包含转弯半径判断、航路交叉判断以及障碍冲突判断的约束条件,通过粒子群优化算法进行航路控制点优化求解。在不同场景下进行航路规划求解,并分析了优化参数对于方法求解的影响。结果表明,方法能够给出可行且优化的协同突防航路。同时,优化指标的选取与约束条件的建立和航路规划过程解耦,可以在本方法框架的基础上根据实际问题需求自行配置优化指标与约束条件,一定程度上拓展了方法的通用性。     

基于ABAQUS 参数化的身管尾部定位槽强度分析方法

针对实际使用过程中身管与炮尾联结部位偶尔会出现宏观裂纹的问题,以楔闩连接方式的某型小口径火炮身管为研究对象,提出一种基于 ABAQUS 参数化的身管尾部定位槽强度分析方法。运用 ABAQUS 动力学有限元分析软件,通过Python语言和plug-ins程序对身管尾部定位槽结构和载荷等进行参数化输入,使用动力显式方法对不同条件下定位槽处受力过程进行强度分析,展现定位槽与连接座的接触碰撞过程,分析不同连接座与定位槽之间间隙和不同半径槽底圆角接触面的应力应变规律,并通过试验验证有限元分析结果。分析结果表明：该方法的试验结果准确、可靠,能够提高分析效率,为身管的外形优化设计提供了参考依据。     

非协同方式多微小型飞行器区域覆盖多目标的弹道建模与设计

为提高微小型飞行器（MAV）群对作战目标侦察攻击的适应能力,建立多MAV非协同方式区域覆盖多目标问题模型。应用云模型模拟MAV的起飞点坐标值,应用蒙特卡洛方法模拟起飞方向角度值,建立与问题模型相关的目标区域模型、MAV探测模型、起飞点模型、初始飞行方向模型和弹道模型。为提高优化设计效率,在对期望覆盖率指标进行了稳定性分析的基础上,确定计算期望覆盖率的最小模拟次数。应用多目标遗传算法对建立的多目标问题模型进行了求解,得到了非协同方式条件下多MAV区域覆盖的弹道设计方案。从MAV的探测半径与目标区域半径的比例关系出发,对这些方案适于解决的问题进行了分析。该弹道降低了MAV控制难度,兼顾了覆盖率、MAV数量和航程3个目标。     

随队式干扰对抗组网雷达的目标航路规划研究

针对具有连续性和严密性布防的组网雷达突防问题,研究了随队式干扰样式对抗雷达网的目标/编队的航路规划问题。从单部雷达的暴露区半径计算入手,通过对两部雷达的干扰突防分析,将目标/编队在随队式干扰掩护下突防雷达网的航路规划研究,转化为利用组网雷达中存在的公共弦组成的连通网状图问题,并通过结合启发式搜索,给出了一种目标/编队在随队式干扰掩护下的雷达网航路规划优化方法。仿真结果表明,该方法是有效、可行的。     

基于直方图熵和遗传算法的图像分割法

图像分割是计算机视觉研究中一个老而难解决的问题。本文提出了一种基于灰度图像的直方图的熵和遗传算法进行图分割的方法，以灰度图像的直方图熵作为评价标准，把图像分割问题定义为一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割到最优的分割参数－－图像分割阈值。     

一种多模战斗部的结构优化设计研究

应用LS-DYNA显式动力分析有限元程序,采用流固耦合方法,对井字形网栅切割式MEFP的形成过程进行数值模拟。计算分析了网栅间距、网栅密度、药型罩曲率半径3种因素对MEFP发散角的影响规律。结果表明:随着网栅间距的增大、网栅密度和药型罩曲率半径的减小,破片的发散角逐渐减小。在此基础上以破片发散角为指标,应用正交优化方法分析研究3种因素对破片发散角影响的主次关系。结果表明,药型罩曲率半径是主要影响因素,并得到了3种因素各水平的最优组合。     

飞行器轨迹优化的造型降维方法

提出一种基于Bezier曲线造型的降维轨迹优化方法,用于提高轨迹优化的精度。该方法利用Bezier曲线优良的形状刻画能力描述最优轨迹,将优化问题的边界条件化为Bezier曲线的造型参数约束,从而使原问题表示为较低维含造型参数的优化问题,减少了计算量。轨迹造型法可有效协调飞行器动力学模型中不同时间尺度变量动态特性差异对非线性规划求解条件数的不利影响,更易于得到光滑最优解。按照常规高斯伪普法和网格自适应伪谱法分别对一种轨迹优化的原问题和造型降维问题进行了仿真验证,证明了所提出方法的可靠性。     

遗传粒子群算法在测试节点优选中的应用

测试节点优化是电路板测试诊断设计优化过程中的一个基本问题,属于经典的N-P难题,但目前用于测试点优化的算法存在搜索速度慢、不收敛等问题,因此提出一种基于遗传粒子群优化算法.该方法通过建立电路测试节点的"故障-测试"矩阵,用遗传算法对数学模型进行优化,并采用粒子群算法搜索实现了快速求解.与传统方法相比较,该方法搜索速度快,优化效果明显,已在工程实践中得到应用.     

基于hp自适应伪谱法的变后掠翼导弹弹道优化设计

为了提高变后掠翼导弹的终端速度,对其末端弹道优化问题进行了研究。基于终端速度最大,采用后掠角和攻角双变量优化方案,建立了在动压、过载及边界条件等多约束条件下的弹道优化模型。鉴于全局伪谱法在解决复杂多约束条件下最优控制问题存在的局限性,采用将全局伪谱法与hp型有限元法融合的hp自适应伪谱法,将弹道优化问题转化为非线性规划问题,并将仿真结果与已有的粒子群算法的最优弹道对比,验证了模型和方法的正确性。结果表明,采用hp自适应伪谱法得到的最优弹道在保证了较高的命中精度的前提下,能够以更高的终端速度和更佳的弹体姿态攻击目标。