空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷，提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析，实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法，使得主客观权重值得到有效的平衡，完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析，完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上，将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中，使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明，该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标，使得评价结果更加符合实际情况，为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

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。     

一类具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型

考虑一类受环境噪声影响, 具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型. 通过构造Lyapunov函数并利用Ito公式, 得到该模型正解的全局存在唯一性, 并证明： 当随机基本再生数R*≤1时, 无病平衡点是随机渐近稳定的, 此时疾病将灭绝； 当R*>1时, 疾病将随机持续下去. 数值模拟结果验证了理论结果的正确性.     

斜入射时Salisbury屏电磁参数匹配规律研究

利用电磁波传输理论,研究并推导出了电磁波斜入射时Salisbury屏后向反射率公式,使用三维网格法讨论了各个电磁参数、隔离层厚度、入射波频率等同后向反射率之间的关系.研究结果表明:在2～18GHz范围内,角度后向反射率有很大;在f=16GHz时,μ_(r1)和μ_(r2)取值的增加使得材料的磁损耗和储能能力加强,导致材料有很好的吸收效果;然而ε_(r1)和ε_(r2)取值增加时,由于表面反射效应增强,使得吸波效果下降;在2～18GHz频段内后向反射率均可达到4.5dB以上,能够满足军事和民用的要求.     

充填体强度影响因素及组合预测模型

水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素，但有关各因素对强度影响显著性的研究较少，为此通过3因素5水平正交试验，分别对龄期为3d，7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析，获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910，7d为862.626∶35.465∶1.286，28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值，确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素，堆积密实度为次要因素，所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图，以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2，比表面积410m²/kg，堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值，开展30组不同水灰比的3d，7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据，结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论，建立3d，7d和28d试块强度组合预测模型；分析实测值与GM(1，2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差，结果表明，组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.     

灰色广义Verhulst模型的构建及其应用

一般认为,灰色Verhulst模型(grey verhulst model,简称GVM)适用于具有单峰或饱和S形的序列.然而,在利用GVM建模时,模拟值有时会出现"漂移"现象,使得模型精度变差.针对这一问题,将常数项引入GVM模型,构建了灰色广义Verhulst模型(grey generalized verhulst model,简称GGVM),并在参数的不同分类下,借助灰色建模序列的非负性,完整地给出了灰色广义Verhulst模型的时间响应式及其还原值.将GGVM与GVM模型分别对四个单峰型序列建模,发现GGVM能有效地解决GVM模型模拟值出现的“漂移”现象.在实证部分,利用新模型对江苏省石油与天然气的基础储量进行建模分析,并与GVM模型、数据分组处理算法比较,验证了GGVM在模拟及预测时的优势.