城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

模糊微分方程的反周期解

主要利用微分包含的方法得到模糊微分方程的反周期解的存在性结果，并给了一个例子说明主要结果的可行性.     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

晶体塑性有限元分析开孔对多晶板材力学性能的影响

基于 ABAQUS 子程序 VUMAT 二次开发平台, 将位错和孪晶的演化过程引入晶体塑性有限元方法(crystal plastic finite element method, CPFEM)中, 实现了多晶塑性材料力学行为的有限元模拟, 并通过试验和模拟结果的对比, 验证了所提出方法和二次开发程序的有效性. 应用含孪晶效应的晶体塑性有限元方法 模拟分析了孔洞对于板材开孔问题的影响, 结果表明: ① 当孔径小于板宽一半时, 强度损失采用线性近似估算值是偏于安全的, 而超过板宽一半时, 不宜采用线性估算值; ② 当孔距较小时, 孔径排布方式对开孔板材的韧性以及极限承载力有重要影响, 排布方式可分弱影响区、强影响区和过渡区 3 种模式. 对于承受单向拉伸荷载的板材, 开孔时应选择沿轴线排布的方式.     

基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法

针对工业以太网通信链路调度延时大及效率较低的问题, 提出一种基于改进烟花算法的实时周期消息任务调度(CVFWA)方法. 以降低网络传输时延为目标, 首先, 将传统烟花算法的连续解空间映射到实时周期序列调度问题的离散解空间； 其次, 为增加种群的多样性, 在高斯变异过程中引入变异系数； 最后, 采用基于中位数锦标赛的选择策略代替欧氏距离选择策略. 仿真结果表明, 该方法能使实时周期消息序列在最短时间内完成队列调度, 有效降低了网络时延, 提高了全局搜索效率.     

拦截主动防御目标的微分对策制导律

针对目标可以对攻击弹进行主动防御的交战场景, 提出了一种拦截主动防御目标的微分对策制导律。首先, 建立了攻击弹、目标和防御弹的相对运动模型, 并在碰撞三角形附近进行了线性化。然后, 在防御弹采用某种已知的线性制导律的情形下, 把该作战场景中攻击弹与目标的对抗问题, 描述为一个含不等式约束的线性二次型微分对策问题。最后, 基于微分对策理论, 设计了攻击弹的制导控制策略, 可同时达到两个目标: 以某一特定的脱靶量避开防御弹; 对目标实现直接碰撞。仿真结果表明了该制导律的有效性。     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

进攻战斗电子对抗兵力需求的三层规划模型

为解决电子对抗兵力需求的作战预测问题, 估测合同战斗中不同作战阶段的兵力数量需求, 提升指挥作战效率与效果, 提出一种基于三层规划的电子对抗兵力需求模型。首先, 在详细分析陆上战术进攻战斗中电子对抗作战方式的基础上, 提出电子对抗规范交战模式。其次, 根据作战方式和作战阶段划分，建立电子对抗兵力需求的三层规划模型。然后，在使用模糊隶属度量化模型变量的基础上引入满意度函数算子, 通过遗传算法求解出各层最优满意度, 进而得到最优兵力需求。最后，通过算例仿真, 得到3个不同作战阶段电子对抗的最优兵力需求, 并通过与3种多层规划求解算法的对比, 表明了所提算法的适用性和结果收敛的高效性。