航空弹药挂载方案优化模型及其遗传算法求解

结合机载导弹阵地战场抢修决策平台项目开发,应用基于相关因素的决策优化模型建模方法分析和建立了航空弹药挂载方案优化模型.该模型属于非线性约束的非线性二元规划模型.文末给出了该模型在某次作战任务中的应用实例,并采用遗传算法进行模型求解,分析了模型求解结果.     

基于特征的机载导弹阵地抢修性聚类评估方法

结合机载导弹阵地战场抢修决策平台的开发,建立了机载导弹阵地装备抢修性评价体系,同时为了合理引入抢修性评价过程中的专家分歧,提出了基于特征的聚类评估方法。该方法首先将评估矩阵进行奇异值分解,提取对矩阵特征贡献率大的奇异值进行分解逆运算,然后选取欧氏距离和离差平方和作为层次式聚类方法的分类指标,对数据进行聚类分析。文末应用上述评价体系和评估方法对某型机载导弹阵地典型装备进行了抢修性评估。应用表明:适当引入专家分歧使得聚类分析结果趋向合理化。所提评估方法对群决策问题适用。     

机载导弹阵地装备前置最优化模型研究

战机的机动战斗转场要求机载导弹阵地装备进行跟随保障，而过多装备运输量不但耗费巨大的运输费用，而且导致保障的滞后，装备前置研究就是为了解决上述问题，以投资回报率作为装备前置模型目标，提出相关因素分析方法，并应用该方法将谊模型分解成一些相关因素子模型。综合得到的装备前置模型是一个线性约束的非线性最优化模型。最后，将该模型应用到某机载导弹阵地，采用序列二次规划法进行了求解，得出了装备前置结构。     

基于选择性维修的装备战场抢修决策建模

装备战场抢修决策是在战场条件下对损伤装备进行抢修决策的过程。针对传统战场抢修决策缺乏定量模型支持的问题,综合考虑抢修时限要求、抢修器材约束、复杂抢修过程等实际情况,基于选择性维修理论,建立了面向随机任务的战场抢修决策模型,为优化生成装备战场抢修方案提供决策模型支持。研究结果表明,选择性维修可有效解决多资源约束情况下面向任务的装备战场抢修决策问题;通过优化抢修任务分工,可缩短装备抢修时间,能有效提高资源利用率和装备任务可靠度。     

机载导弹弹射式发射建模与仿真

对机载导弹采用气压传动系统进行弹射式发射进行动力学建模与仿真。通过建立气压传动各元件的数学方程,在MATLAB/Simulink软件中建立气压传动系统仿真模型。同时在多体系统动力学仿真分析软件ADAMS中建立机载导弹动力学模型,并在Simulink中对弹射发射过程中作动筒与弹体分离过程进行控制。采用Simulink与ADAMS开展联合仿真,研究机载导弹弹射式发射动力学行为。     

战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型

在战时协同维修保障过程中,针对各维修任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突的问题,在分析连续消耗条件下战场抢修资源调度的特点及决策目标的基础上,建立了在抢修开始时间最早的条件下支援点数目最少的战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型,并给出了算法和优化调度方案.算例分析结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

基于分层着色Petri网的装备战场抢修系统建模

讨论了一种基于分层着色Petri网理论建立装备战场抢修系统模型的方法。这种方法是通过引入复杂库所和Petri子网来对原有的装备战场抢修系统模型进行改造，克服了以往用普通Petri网建模的不足之处，使模型变得直观、简单，并有利于模型分析和仿真实现。     

装备战场抢修的任意随机Petri网建模及仿真

基于任意分布随机Petri网（ASPN）,建立了装备战场抢修系统的ASPN模型。利用ARENA通用仿真平台,对装备战场抢修系统的ASPN模型进行仿真,得出了一些有价值的结论。仿真的结果与实际情况吻合,充分验证了模型的正确性。仿真的结论可为装备战场抢修的决策阶层提供决策支持,对提高我军装备维修保障能力,实现经济型维修保障,具有重要的意义。     

机载导弹分离过程仿真

数值仿真方法是研究机载导弹分离问题的一种高效且经济的手段,它为研究导弹与载机的安全分离、气动干扰和导弹起火点的选择等问题提供了参考依据.应用计算流体动力学软件(FLUENT)的动网格技术和二次开发功能,并采用带旋流修正的湍流模型和SIMPLEC法则进行压力和速度之间的耦合能够模拟导弹和载机的分离过程,该方法成功地解决了导弹受控分离时所牵涉的多体网格的受控相对运动问题.     

数据链导弹节点移动性建模与仿真

在战场环境中通信节点多为移动节点,其移动性对数据链系统的通信性能有着显著影响,而OPNET等仿真软件中自带的节点移动方式并不能充分反映节点的轨道信息.针对这些问题,提出一种导弹节点移动性建模方法,利用STK轨道建模计算导弹飞行场景,通过建立节点移动的进程模型,在数据链仿真平台中实现导弹节点的移动性建模.仿真结果表明,导弹飞行过程中节点移动性对数据链通信性能具有显著影响,验证了所提移动性建模方法的有效性.     

用CIMOSA和随机PETRI网对CIM系统进行行为建模

利用ＣＩＭＯＳＡ建模框架和建模语言，一个企业的集成模型能够被建立．用过程规则集能够对企业模型进行行为分析．为了进一步对ＣＩＭＯＳＡ企业模型的操作进行分析，本文提出了将ＣＩＭＯＳＡ企业模型转换为等价的随机Ｐｅｔｒｉ网模型的系统方法．这种方法是一种将“ｂｏｔ－ｔｏｍ－ｕｐ”和“ｔｏｐ－ｄｏｗｎ”建模方法混合使用Ｐｅｔｒｉ网综合技术．由这种方法得到的Ｐｅｔｒｉ网模型能够保持初始Ｐｅｔｒｉ网的某些定性结构性质     

纵向型企业集团R&D决策的两阶段信号博弈模型

为了研究动态环境下企业集团的最优 R& D战略 ,建立了一个基于熊彼特的创造性毁灭过程的纵向型集团两阶段 R& D决策的信号博弈模型 .该模型是一个综合的内生增长模型 ,综合了新增长理论中基于资本和基于思想的两类模型 .经过分析 ,给出了集团成员企业的最优 R& D和资本投资战略 .从模型可以推得 ,上游企业的创新大小越大 ,下游企业的最优创新大小越小 ;第 1阶段的创新大小越大 ,第 2阶段的最优创新大小越小     

流程仿真的多层次PERT-Petri网模型

复杂流程中的工序持续时间有着很强的随机性,并存在资源约束问题。首先分析了常见的PERT和Petri网在流程仿真中的应用特点,提出了多层次PERT Petri网模型,给出了该模型的建模过程和递归仿真算法。该模型在上下层次分别采用PERT和Petri网对流程进行描述,充分利用了PERT直观简便的特点和Petri网在随机性和资源约束上的描述能力,有效地解决了复杂流程的建模与仿真问题。最后给出了一个例子,表明该模型更容易理解和构造。     

驾驶员状态模型研究

驾驶行为研究对新型车辆研发和提高交通系统智能性、安全性具有重要意义,建模与仿真技术是驾驶行为研究的主要方法。为提高驾驶行为建模与仿真的可信度,根据认知科学的研究成果,提出了基于驾驶员状态的驾驶行为模型。选择的驾驶员状态变量包括:视觉特性、注意力、疲劳程度、决策效率、风险态度和操纵时延。在驾驶行为机制的基础上,分析了影响驾驶员状态的外部环境和内部因素。根据已有的驾驶模拟器操纵数据和驾驶员生理心理数据,使用BP神经网络标定驾驶员状态模型中的参数,建立了驾驶员状态模型。通过仿真实验,验证了驾驶员状态模型的可信性,使驾驶行为模型的输出更加真实。     

基于多Agent的临床路径仿真建模方法

提出了一种基于多Agent的系统仿真建模方法.采用中间到两端的多层Agents组织方式,引入分区概念来表达逻辑模型中的中间层Agents.在基于中间层Agents逻辑模型的基础上抽象上层Agents和下层Agents.通过中间层各Agent的活动映射而构造的下层Agents负责特定的事务处理.中间层Agents负责协调下层Agents的信息传递,并与上层Agents进行交互.上层Agents负责协调中间层Agents之间的交互.给出了逻辑模型仿真运行的Petri net方法.最后,建立了基于多Agent的医院临床路径仿真模型,并通过系统的仿真运行,对模型的正确性进行了检验.     

基于遗传算法的施工导流建筑物优化

施工导流建筑物优化是一个复杂的非线性多目标优化问题 .针对传统优化方法的局限性 ,提出了基于遗传算法的施工导流建筑物优化方法 .通过分析施工导流建筑物优化的递阶层次结构 ,采用改进层次分析法 ( IAHP)确定各目标对应的权重 ,再根据多目标决策理论 ,把其转化为单目标优化问题 ;针对导流建筑物单目标优化模型 ,设计了此模型的遗传算法 ;最后通过实例验证了本文提出方法的可行性 .     

过度自信零售商的最优订购与融资决策

零售商对市场需求的过度自信主要体现在对市场需求期望过高和对市场需求的预测精度高估两个方面，这会导致其经营决策与完全理性时的决策相比有偏差。为此，构造了反映两种过度自信的市场需求认知模型，改进了现有相关研究中往往仅考虑对市场需求的预测精度高估的市场需求认知模型，并基于改进的需求认知模型得到了过度自信零售商在无资金约束和存在资金约束且由银行提供融资服务时的最优订购决策。研究表明：如果市场需求的期望值较大，则存在过度自信的无资金约束零售商的最优订购量大于完全理性下的订购量，但其最优的期望利润随着过度自信水平的增大反而减少；如果市场需求的期望值相对较小，则结论刚好相反。当零售商面临资金约束时，风险规避银行是否提供融资服务取决于零售商的自有资金水平；过度自信零售商的最优订购决策不仅受自身自信水平的影响，还受银行融资利率和初始自有资金水平的影响。     

退化系统状态维修决策与维修活动建模

研究退化系统的状态维修决策问题,考虑经济性、可用性后,给出两个通用维修决策优化模型,用gamma过程对系统退化进行建模,用监测数据估计退化模型参数。在退化过程基础上,基于历史维修信息和状态数据对决策模型中的变量进行确定;对维修活动中主要的影响--维修效果和维修时间进行分析,认为维修效果和维修时间是系统状态和维修次数的随机变量,分别给出了不考虑人为因素和考虑人为因素的维修效果几何分布模型,用插值方法建立维修时间分布函数。最后以某控制系统为例,对比理想状态和考虑维修效果与维修时间下的仿真结果,验证了模型的有效性和实用性。     

一种多层次递阶建模方法

以板带层流冷却系统为背景,研究了一种建立冷却中温降过程模型的新方法.在建模上首先将其过程分为自上而下的决策层、模型层和参数层三个层次,并在不同的层面上采用不同的方法进行模型划分,然后通过自下而上的递阶求解过程,获得了板带在层流冷却区域内的沿长度方向的各段的温降情况及厚度方向温度分布情况.实验证明所建立的模型能够很好地预测实际板带层流冷却过程.