基于排队模型的联锁逻辑仿真模型研究

基于构件的仿真与建模方法来源于面向对象,该方法采用层次化、模块化、标准化的思想来分析系统.与面向对象的方法相比,基于构件的仿真与建模分析的粒度较大,可重用性更好.根据联锁系统的特点,针对联锁系统中联锁逻辑的实时仿真与建模问题,提出一种基于面向对象和构件的仿真与建模方法,并设计了基于离散时间队列的仿真算法,建立了一个联锁逻辑仿真的基本模型并给出了实现的方法.     

UWB通信系统隐蔽性能仿真分析及系统设计方法

超宽带(UWB)由于其低检测概率(LPD)特性而很有可能成为一种用于战术隐蔽通信的技术.针对两类常用的超宽带无线电信号IR-UWB和MB-OFDM,采用最佳未知信号检测接收机,通过仿真及与直接序列扩频(DSSS)系统比较,评估了超宽带系统的隐蔽性能并提出了提高系统隐蔽性的系统设计方法,剖析了提高IR-UWB通信系统隐蔽性的实现限制.     

弹载消旋平台双模控制与仿真研究

为了消除弹体转动对惯性平台及天线运动耦合的影响,设计了旋转导弹消旋平台,并将模糊控制器与常规PID相结合,建立消旋平台Fuzzy-PID双模控制仿真模型。采用MATlAB和MATlAB/ADAMS联合仿真方法对消旋平台双模控制系统进行仿真分析。结果表明,Fuzzy-PID双模控制使惯性平台及天线的稳态性能得到明显改善。     

多阶段任务系统任务持续能力仿真模型研究

多阶段任务系统(PMS)是一种典型的复杂系统,它包括多个在时间上连续且无相互重叠的阶段任务,执行作战与使用任务的武器装备多数属于这种复杂系统。分析了PMS及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大都属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。在此基础上,结合多阶段任务系统自身特点,通过分析多阶段任务系统任务持续能力建模仿真步骤,多阶段任务系统任务效能仿真方法,建立了基于Petri网的多阶段任务系统任务效能多层仿真模型。最后结合常见的"靶场打靶"任务进行了实例验证,并对仿真结果进行了分析。     

平面柔性并联机器人系统建模与仿真研究

利用运动弹性动力学理论和有限元方法研究了平面柔性并联机器人的动力学建模方法。分析了各运动支链的弹性位移及其耦合关系,提出了柔性并联机器人系统的运动学约束条件和动力学约束条件,综合考虑了构件的分布质量、集中质量、集中转动惯量以及杆件的各种弹性变形的影响,建立了平面柔性并联机器人的动力学模型。以平面3-RRR柔性并联机器人为例,用MATLAB语言编程进行了仿真计算,并用SAMCEF软件的计算结果验证了模型的准确性。仿真结果表明该动力学模型能正确地反映柔性并联机器人的弹性振动特性,杆件的弹性变形对机器人动平台的位置误差和方向误差具有重要影响。     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

基于供需关系的采购联盟定量决策模型分析

从纵向与横向处理原材料供应商与购买者之间的关系出发,对不同情况的利润、价格与批量之间的关系及产生的总利润变化情况和供应商与购买者之问关系进行了分析,构建了供需关系的采购联盟定量决策模型,分析表明:建立采购联盟可以提高企业的相关利润.     

基于拍卖方偏好揭示的多属性网上拍卖模型

为了揭示拍卖方偏好对多属性网上拍卖的影响,研究由一个买方和多个卖方组成的多属性网上拍卖模型.根据模型,在多属性拍卖开始时,买方需要揭示偏好信息,给出每个属性的期望值和保留值.在拍卖过程中,买方Agent和卖方Agent分别代表拍卖双方进行评标和投标,由买方Agent控制拍卖协商过程.最后用一个多人参与的算例说明了该模型的有效性.这种方法能够避免多属性加权和模型的缺点,并且可以有效的控制拍卖过程.     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

基于滑模估计器和卡尔曼滤波的PMSM速度估计

针对永磁同步电机(PMSM)无传感器的控制问题,提出了一种结合滑模估计器和扩展卡尔曼滤波(EKF)两种方法优点的混合估计器。混合估计器解决了滑模估计器对于反电动势具有较大"畸变"的电机速度估计效果差的缺点。混合估计器建立了一个3阶EKF滤波器,把反电动势高次谐波分量作为系统和测量噪声处理。降阶后的EKF参数调节变得比传统的EKF估计器相对容易很多,在反电动势有"畸变"单纯滑模估计器估计效果很差时,估计效果依然很好。对滑模估计器、传统EKF估计器和混合控制器三种估计效果做了比较,阐明了混合估计器的优缺点。