基于遗传算法的备件两级优化建模与仿真研究

针对装备备件保障中存在的配置不合理问题,提出了一种基于仿真和遗传算法的备件配置优化算法。该算法采用仿真方法建立装备使用可用度模型,并利用遗传算法实现备件的优化,实现了在满足备件保障费用约束的前提下,使装备使用可用度达到最大。给出了应用该方法的具体步骤,并通过举例验证了算法的有效性。     

基于数字孪生的装备保障关键技术研究综述

随着军队改革的深入和军事装备的发展,合成部队对装备保障的“精确化”要求越来越高,传统的装备保障模式无法适应新的要求,出现了信息利用水平不高、主动预警能力不强、器材需求测算不准等问题。数字孪生技术的出现与发展为解决当前问题提供了有效方法。通过分析装备保障面临的问题,提出了将数字孪生技术应用于装备保障领域,综合分析了国内外关于数字孪生与装备保障关键技术的研究,并进行了应用展望。     

基于单片机的LED显示屏调控手柄设计

本文从经济、便捷和易用的角度,开发出了基于单片机的LED显示屏调控手柄系统。该系统包含具有更新手柄存储内容的计算机软件,直接向显示屏发送指令的手柄和用于显示的LED显示屏。其中手柄与计算机和LED显示屏之间的通信方式均为串行,并采用统一的接口。实际测试表明,该系统运行稳定、方便、快捷,能够很好的提高现有设备的使用效率和范围。     

基于改进MOPSO的多级系统备件配置优化研究

备件是装备保障的重要物质基础,合理规划备件的配置方案是提高装备保障效能的关键。针对多级保障系统备件配置优化的高维、非线性问题,构建了以备件保障度最大、保障费用最小为目标函数,以其他准则为约束条件的优化配置模型。面向优化模型求解的难题,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群求解算法,给出了该算法的设计思路和优化流程,采用基于准则的方法以及改进惯性权重等措施,以两个目标作为引导,在备件配置方案生成时可以避免长时间的无效搜索,提高了粒子群优化算法的求解效率,最后通过算例证明该方法的可行性和有效性。     

模块化自重构机器人关键技术综述及研究展望

近年来，模块化自重构机器人因其构型复杂多样、运动模式丰富多变、目标构型可重构等特性而备受关注。通过对模块化自重构机器人关键技术的文献进行归纳，对现有的模块化自重构机器人关键技术进行了全面总结。首先，介绍了模块化自重构机器人的结构特点以及拓扑结构，重点分析了3种拓扑结构的优缺点以及发展趋势；其次，对自重构机器人现有的关键技术进行了综述，重点关注了模块化自重构机器人3种不同连接结构的物理原理和基本结构、机器人模块的重构算法以及重构过程的快速性3方面技术，分析总结了其优缺点以及发展现状；最后，针对自重构机器人空间在轨、抢险救灾两项任务的发展前景进行了展望，并提出未来的研究重点：1）探索连结结构的强刚度和轻质量的兼具方法，高效快速完成机器人重构过程；2）作业过程中，重构算法的高容错性和低耗能发展；3）将实时数据与所建立的动力学模型进行有机结合，对机器人进行人工调整，提高机器人的作业效率。