基于威胁规避的战斗机网络瞄准攻击引导轨迹优化

针对网络瞄准攻击对战斗机精确引导的需求,研究威胁规避下的战斗机攻击引导轨迹优化问题。以战斗机过载为控制量建立引导状态模型;以目标威胁建立引导路径约束模型;以导弹发射瞄准条件为终端约束;以引导的快速性和控制经济性为性能指标,将轨迹优化建模为具有非线性边界约束、状态约束和路径约束的最优控制问题,并采用高斯伪谱法将其转化为非线性规划问题进行求解,为了保证算法的实时性,采用滚动时域策略进行在线滚动优化。仿真结果表明:所提出的方法能在有效规避目标威胁下达成导弹攻击的瞄准条件,基于RHC策略的优化单次计算时间小于1s,算法实时性能满足战斗机的引导需求。     

LZW算法的优化及其在FPGA上的实现

针对目前在高速数据采集系统的大容量存储和无损传输过程中,存在硬件难以有效进行数据处理而软件实时性不足的缺点,采用并优化了LZW数据压缩算法,并将该算法在FPGA上进行了实现。在分析LZW基本算法的基础上,给出了3个方面的优化计算方法,并进行了仿真验证。实验结果表明:优化后的LZW算法有效的提高了数据压缩的执行速度和压缩效果,验证了设计的正确性,提高了存储和传输效率。     

组合合成阵的不可约性

本文讨论了布尔矩阵的组合合成的基本性质,用图论方法找出了２级组合合成阵为不可约的一些充分条件。     

4n阶全对称幻方的一种构造方法

给出４ｎ阶全对称幻方的一类构造方法,即先造ｎ＾２个第二类４阶等值全对称幻方砌块,再用这些砌块构成４ｎ阶全对称幻方。     

铸造合金优化配料原理与计算机软件开发

应用计算机进行优化配料,不仅可以免除人工配料烦琐的计算过程,同时可以降低原材料成本,保证产品质量,提高企业经济效益。为此开发了计算机优化配料软件,论述了它的基本原理和功能,并介绍了该软件应用实例。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

基于变量混合调整的机械产品智能优化策略

为解决机械产品原始设计方案的可行化,提出了基于变量混合调整的优化策略,采用了基于启发式思想生成的变量因果关系图与几何约束混合求解的变量调整策略,该策略能很好就适应产品设计的各个阶段具有良好的柔性,同时它又是约束驱动,具有很强的自适应性和灵活性,就汽车驾驶室内布置设计对该策略进行了有效的验证。     

一种新的混沌神经网络模型及其动力学分析

提出了一种混沌神经网络模型。通过引入暂态混沌和时变增益,该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性,从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力,它可以用于求解各种复杂的优化问题。大量的数字模拟表明网络能较好地解决Hopfield型网络的局部极值问题。