基于孪生网络的仿真模型智能排序评估方法

针对动态输出多样本条件下的多备选仿真模型择优问题，提出了一种基于孪生卷积神经网络(siamese convolutional neural network, SCNN)的仿真模型智能排序评估方法。首先，将仿真数据和参考数据的一致性度量问题转化为二者特征一致性度量问题。其次，在分析评估数据特点和对比试验结果的基础上，确定采用SCNN实现评估数据的特征提取。接下来，给出基于SCNN的仿真模型排序评估方法，包括网络结构初步设计、网络参数训练调优和仿真模型排序评估三部分。最后，通过实例应用，验证了该方法在评估数据特征提取和仿真模型排序评估方面的有效性。     

基于经验模态分解和灰色关联度分析的仿真模型验证方法

比较分析仿真输出与参考输出之间的差异是仿真模型验证的一种常用手段。为解决系统输出为非平稳快变数据的仿真模型验证问题,提出了基于经验模态分解和灰色关联分析的验证方法。首先采用经验模态分解方法将仿真输出和参考输出均分解为趋势项和平稳项两部分,然后从位置差异和外形差异两方面刻画趋势项之间的差异,用谱密度差异刻画平稳项之间的差异,再者采用熵权法确定各类差异的权重,最后基于灰色关联度分析综合三类差异得到验证结果。通过实例应用,验证了方法的有效性。     

情报数据驱动的在线仿真系统动态修正方法

为了保证面向指挥决策支持的在线仿真系统可信性,提出了情报数据驱动的在线仿真系统动态修正方法。首先,依据情报数据变化快慢,将其分为缓变和快变两类数据;然后,从位置接近性和外形相似性两个方面刻画缓变数据间差异,从趋势项差异和平稳项差异两个方面刻画快变数据间差异,由此实现了仿真输出与情报数据一致性的度量;进一步,基于拉丁超立方实验设计方法确定仿真模型“修正集合”,并利用主成分分析综合仿真输出一致性指标,从修正集合中选择使得仿真模型可信性最佳的修正方案。通过应用实例,表明了方法的有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法

针对输出为非平稳速变数据的仿真模型验证及排序评估问题,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的仿真模型排序评估方法。首先采用经验模态分解对仿真和参考输出的非平稳速变数据进行分解得到趋势项和平稳项;然后从距离和形状两方面刻画趋势项误差特征并进行一致性分析,采用基于Hilbert变换的谱密度相容性检验方法对平稳项进行一致性分析,同时为满足相容性检验的条件,证明了基于Hilbert变换的平滑样本谱密度服从χ²分布;最后引入灰色关联分析综合3类一致性分析结果实现仿真模型的排序评估。通过实例应用,验证了方法的有效性。     

基于知识的仿真模型验证方法的研究

针对仿真模型验证过程中缺少参考数据的情况,提出一种基于知识的仿真模型验证方法.首先将仿真系统的行为分割成各种基本行为模式,然后提取出行为特征,最后将已提取出的仿真系统行为特征与知识库中的专家知识进行比较,实现仿真模型的验证.实验表明,该方法能够较好的解决仿真模型验证中缺少参考数据的问题.     

一种验证反坦克导弹系统仿真模型的方法

本文针对复杂的反坦克导弹系统的仿真模型，提出了一种采用现代谱分析法的验证方法。该方法适合于反坦克导弹系统动态过程仿真的输出为短时序、低信噪比的特点，并能定量地给出仿真模型与实际系统一致性的程度。本文用某型号反坦克导弹系统的仿真数据给出了应用上述方法的验证结果。     

基于Bayes网的武器装备仿真可信度评估

武器装备仿真系统输出结果的正确性和可用性,直接影响基于仿真的决策。因此,仿真可信度评估是非常关键的问题。根据仿真开发过程的特点,认为仿真系统的可信度由两部分构成：基于模型开发过程的可信度和基于仿真输出结果的可信度;进而提出了基于Bayes网的仿真可信度综合评估方法,并且应用该方法对某武器装备仿真系统可信度进行了具体评估,验证了该方法的有效性。     

一种基于相似性度量的仿真系统置信度评估方法

运用参数估计的方法对系统的相似元要素作区间估计,通过分析所得置信区间与对应的接收区间的关系给出了系统相似元的一种相似性估计方法;对于系统相似度,给出了一种考虑相似元之间相关性的相似性度量方法,由此提出了一种基于相似性度量的仿真系统置信度评估方法。在目标辐射噪声仿真系统研究中的应用表明,该方法有助于挖掘和利用仿真输出中蕴涵的系统特征信息,是一种量化分析与评估仿真系统置信度的有效方法。     

多维输出模型集成验证方法研究

基于经典假设检验和多元数理统计方法,提出了三种多维输出模型集成验证的度量,能够在多维输出模型的验证工作中考虑输出变量之间的隐含相关信息进行集成验证,避免忽略这些隐含信息而对模型的可信性做出错误判断.研究了Box-Cox等非正态数据转换方法,目的是满足各种假设检验基于正态分布假设的要求,扩大所提出的模型集成验证方法的工程应用范围.最后,数值算例说明对多维输出模型进行集成验证能够得到比单变量验证更准确的结果,并将所提方法应用到某飞行器三自由度运动学模型的验证工作中,说明其具有一定的工程意义.     

机械臂系统的一种自适应滑模控制方法

针对一类不确定性多输入多输出动态系统给出了一种新的自适应滑模控制方法，而后基于多刚体动力学建立了一个自由飞行机器人（FFR）的动力学模型，并应用此方法于FFR的控制，数学仿真实验验证了方法具有很好的鲁棒性和实用性。     

电磁跟踪系统磁场畸变规律数值模拟及校正方法

电磁跟踪系统参数定位精度易受工作环境中金属物体的影响。为了研究由于金属干扰导致电磁跟踪系统空间磁场的畸变规律,采用基于消息传递模式的网络并行计算系统和区域分割技术实现了并行时域有限差分算法。引入快速傅里叶变换算法,克服了系统激励源频率较低难以模拟的困难。通过对磁场畸变规律的研究,引入误差校正矩阵,通过修正发射矩阵进而校正磁场畸变引起的目标参数定位误差。采用正交多项式拟合的算法求解误差校正矩阵,数值模拟结果验证了校正方法的正确性,可以明显提高磁场畸变时系统参数的定位精度。磁场畸变规律的数值模拟,降低了系统实时数据采集的工作量,提高了系统校正方法检验的快速性。     

基于鲁棒最优方法的无人机动态投影控制

以某型大展弦比无人机为研究对象,设计了基于鲁棒最优理论和动态投影方法的补偿控制器。首先采用鲁棒伺服线性二次型调节器方法,通过全状态反馈构建满足最优性能指标的参考系统,然后采用输出反馈和动态补偿器替代全状态反馈,重构出具备参考系统全部最优特征结构的动态投影控制系统。重点阐述了通过动态投影控制方法进行系统极点配置的具体步骤,并分析了动态补偿器的自由矩阵参数对系统稳定性的影响。仿真结果表明,与常规比例-积分-微分控制方法相比,所设计的动态投影控制系统具有更强的稳定性与更好的瞬态响应特性。     

Graph theory methods for decomposition w.r.t. outputs of Boolean control networks

This paper focuses graph theory method for the problem of decomposition w.r.t. outputs for Boolean control networks (BCNs). First, by resorting to the semi-tensor product of matrices and the matrix expression of BCNs, the definition of decomposition w.r.t. outputs is introduced. Second, by referring to the graphical structure of BCNs, a necessary and sufficient condition for the decomposition w.r.t. outputs is obtained based on graph theory method. Third, an effective algorithm to realize the maximum decomposition w.r.t. outputs is proposed. Finally, some examples are addressed to validate the theoretical results.     

供热系统动态矩阵控制的仿真研究

根据对象的特点和节能要求，对供热系统提出预测控制方案，首先介绍了基本动态矩阵控制（DMC）算法，给出了预测模型，滚动优化控制和误差校正的构成，为了提高实时性，接着给出了DMC简化算法，然后，基于时间序列分析原理提出用预报误差校正代替误差校正的算法，最后通过仿真实验，给出各种算法的仿真结果并对结果进行了分析。     

双基地雷达微动空间目标全极化回波仿真方法

由于双基地雷达具有反隐身、抗干扰、抗摧毁等诸多天然优势, 双基地雷达的目标探测和识别问题逐渐成为研究热点。以双基地雷达微动空间目标为研究对象, 首先分析了电磁计算双基地散射数据和双基地雷达目标回波的对应关系, 然后指出了利用电磁计算数据获得的目标仿真回波与目标真实回波极化坐标系的差异, 并提出了相应的校正方法, 最后进行了仿真验证。结果表明, 所提方法保证了电磁仿真回波数据与实测回波数据的极化一致性, 可以为后续的双基地雷达目标特征提取、目标识别等算法研究提供数据支撑。     

MIMO-OFDM系统多基站协作传输的盲定时同步算法

提出了一种用于多基站协作传输多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM）系统的分布式多天线盲定时同步算法,利用接收信号的循环平稳特性,根据天线间时延导致的接收信号循环自相关函数谱峰的偏移量得到天线间的时延差值。采用一种基于滑动窗的检测算法,得到各天线时延值。仿真结果表明,该算法在无须额外同步数据的情况下,能有效地解决分布式定时问题。     

基于混淆矩阵的证据可靠性评估

在基于证据理论的融合识别系统中,对证据可靠性进行评估进而对证据进行修正是解决证据冲突的有效途径。在传感器混淆矩阵的基础上定义了后验概率向量,通过分析后验概率向量与传感器输出的证据之间的关系来对证据可靠性进行评估,充分考虑了传感器的静态可靠性与动态输出。最后将该方法运用于基于证据可靠性评估的融合识别中,算例表明该方法可以有效降低可靠性证据的影响,得到较好的融合效果。     

多重不确定因素影响下的高端装备研制任务流程优化

基于设计结构矩阵对高端装备研制任务进行仿真建模,采用蒙特卡罗方法模拟研制任务执行过程,用以估算其工期、成本、失败率等参数.将研制任务仿真嵌入到多目标优化算法中,对每个个体对应的研制任务流程进行多次仿真,以仿真输出的平均工期、成本、失败率等作为适应度评价指标,基于NSGA-III构造多目标优化算法,求解其Pareto最优解集.对每个Pareto最优解对应的研制任务流程进行更多次的仿真,在此基础上对各个研制任务流程进行深入分析、评价.最后,以某无人机研制任务为例进行应用研究,并把本文的优化结果与文献中的数据进行比较,检验了本文方法的有效性和优越性.