多无人机时序到达协同控制方法

时序到达控制是无人机协同控制方向新近产生的典型问题, 对异构无人机协同执行搜索、跟踪、打击、评估等任务具有重要潜在价值。引入计算几何学中的Laguerre图用于航路规划, 当两个威胁区域不相交时, Laguerre图生成的初始航路必然从它们之间的空隙内穿过。针对时序控制精度不高的问题, 采用周期性的速度修正方法, 有效提高了到达时间精度。仿真结果表明, 所提出的时序到达控制方法能够有效实现多无人机时序到达, 并且具有较高的鲁棒性和控制精度。     

证据理论与层次分析法相结合的威胁评估排序模型

在防空作战指挥决策过程中，空袭目标的威胁程度评估与排序是其关键环节之一。它涉及许多不确定的因素，有些甚至是无法得知的。利用证据理论对不确定或“无知”的因素进行处理，并结合层次分析法，提出了一种解决部分因素值未知的威胁评估排序方法，最后通过实例进行了说明。本方法可为防空作战指挥员对空情威胁作出正确判断提供科学依据。     

Phragmites stimulation and natural attenuation of indigenous microbial community accelerated bioremediation of oil contaminated soil

Illumina high-throughput sequencing method was used to reflect fluctuation of indigenous microbial community during phragmites stimulation process in this study. Results showed Proteobacteria, Fimicutes, and Actinobacteria were most influential in process, Firmicutes and Deinococcus-Thermus were positively affected by nutrient amendment. Firmicutes can be seen as indicator of degradation rate. Dietzia, Salinimicrobium, and Halomonas were the most dominant genus in both Phragmites and Blank setups. These results indicated phragmites addition improved the efficiency of biodegradation and significantly regulated the microbial community structure and functions during remediation process.     

多层平板屏蔽体的多目标优化设计

多层屏蔽体的设计是根据屏蔽效能等的要求来确定各屏蔽层的材料以及厚度,由于多层电磁屏蔽的屏蔽效能是入射波的角度、材料的电导率、磁导率、介电常数以及各层的厚度等的强非线性函数,因此,采用数值方法对多层屏蔽体进行设计是非常困难的。为了解决实际应用中的多层屏蔽体设计问题,提出了多目标优化设计模型,在该模型中,将屏蔽体的总质量,总价格以及总厚度作为优化目标,将多个频率的屏蔽效能作为约束条件。利用遗传算法对屏蔽体进行多目标优化设计,最后对一个三层平板屏蔽体进行了实际设计,结果表明该方法切实有效。     

基于改进非支配排序遗传算法身复合材料身管多目标优化

针对复合材料身管设计时多个性能指标设计要求，基于有限元模型和优化设计方法，建立了复合材料身管多目标优化模型，优化的目标为身管一阶固有频率和身管质量，复合材料各层缠绕角和缠绕厚度为优化设计变量，优化方法采用改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）；通过优化求解，获得了复合材料身管的Pareto最优解集；优化算例表明，采用NSGA-Ⅱ获得的Pareto前沿面曲线分布均匀，其所对应的复合材料身管设计方案在刚度和重量方面均有改善。     

战役战术导弹目标价值排序的模糊综合评判法

针对现代战争中战役战术导弹运用的特点，确定了战役战术导弹所打击目标价值的评判指标体系，并从分析目标价值的角度出发，用模糊综合评判法对战役战术导弹所打击目标进行价值分析，建立了打击先后顺序的评判模型．最后，用实例证明了，评判模型对战役战术导弹所打击目标进行价值排序的实用性和可行性。     

智能手机能耗多目标优化机制研究

智能手机的网络请求导致其续航能力下降,合并转发技术可有效降低能耗,但设置最优的合并转发时间仍是技术发展的关键,通过大量人工实验解决该问题耗时耗力。因此,基于统计模型检验,使用工具UPPAAL-SMC,以概率时间自动机对安卓设备中用户请求以及WiFi模块进行仿真建模,量化能耗、延迟、用户满意度等属性,进而利用统计模型检验,对不同请求频率的场景进行蒙特卡洛模拟,获得延迟对能耗以及用户满意度的影响。最终进行多目标优化,求得通用最优合并转发延迟时间为22 s,在满足用户体验的前提下平均降低了20%的能耗。该方法可在不同的使用场景下模拟得到通用最优合并转发延迟时间,为开发者提供参考。     

帕累托最优在车辆底部防护结构设计中的应用研究

为了提升爆炸冲击环境下车辆的防护性能,针对其底部防护结构设计中大规模计算、强非线性和多优化目标的特点,利用多物质单元与流-固耦合算法仿真车辆的动态响应。通过灵敏度分析,筛选底部结构中钣金件的厚度、几何形状等设计参数,并利用实验设计建立该问题的数学优化模型,结合帕累托最优的多目标遗传算法,得到该优化问题的帕累托解集空间曲面和一个最优设计方案,该方案在不增加结构质量的情况下,能显著提高车辆底部防护性能。     

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。     

基于微粒群算法的中制导弹道优化设计

为使拦截武器有效拦截目标,将直接多重打靶算法与微粒群算法相结合,设计了一种基于微粒群算法的中制导弹道优化算法。该算法借鉴直接多重打靶算法基本思想,将状态空间与参数空间分别进行分解与分段,并在此基础上结合中制导末端条件构建性能指标函数,将弹道优化问题转化为多目标优化问题;基于对指标函数之间依赖性的分析,在求解过程中将多目标优化分解为参数层和指标层优化两部分,采用微粒群算法对其进行分层优化求解。仿真研究表明,该优化算法能够对弹道进行有效优化。