基于蒙特卡罗仿真的战斗部参数优化设计

建立了基于蒙特卡罗仿真方法的战斗部毁伤效率评估模型,提出了将蒙特卡罗仿真结果下的毁伤概率最大作为战斗部威力设计原则,通过对各种设计参数取不同值时毁伤概率大小的对比,得到了各参数的最优值或最优取值范围。针对某特定雷达目标,应用此方法对战斗部参数进行优化,成功实现杀伤爆破战斗部的威力设计。     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

Adaptive SPC monitoring scheme for DOE-based APC

Automatic process control （APC） based on design of experiment （DOE） is a cost-efficient approach for variation reduction. The process changes both in mean and variance owing to online parameter adjustment make it hard to apply traditional SPC charts in such DOE-based APC applied process. An adaptive SPC scheme is developed, which can better track the process transitions and achieve the possible SPC run cost reduction when the process is stable. The control law of SPC parameters is designed by fully utilizing the estimation properties of the process model instead of traditionally using the data collected from the production line. An example is provided to illustrate the proposed adaptive SPC design approach.     

Novel cued search strategy based on information gain for phased array radar

A search strategy based on the maximal information gain principle is presented for the cued search of phased array radars. First, the method for the determination of the cued search region, arrangement of beam positions, and the calculation of the prior probability distribution of each beam position is discussed. And then, two search algorithms based on information gain are proposed using Shannon entropy and Kullback-Leibler entropy, respectively. With the proposed strategy, the information gain of each beam position is predicted before the radar detection, and the observation is made in the beam position with the maximal information gain. Compared with the conventional method of sequential search and confirm search, simulation results show that the proposed search strategy can distinctly improve the search performance and save radar time resources with the same given detection probability.     

磁悬浮反作用飞轮系统模态分析及试验研究

介绍了一种角动量为50Nms工作转速在±5000rpm的磁悬浮反作用飞轮系统,利用有限元分析软件ANSYS对其定、转子及系统进行了模态分析,利用COMBINE14单元模拟磁轴承使模型更加接近实际,最后通过模态测试试验测出了转子的一阶弹性固有模态,与理论计算结果相近,误差仅为0.66%,验证了理论模型的正确性。模态分析及测试的结果对磁悬浮反作用飞轮系统的振动特性研究,控制方案设计及总体优化设计有着重要意义。     

基于Hotelling模型促销活动策略采取的进化博弈分析

传统的Hotelling模型中,交通成本用于比拟消费者购物时发生的负效用.在现实经济生活中,商家会采取促销活动策略,以增强自家商品对他家商品的替代性,抵消消费者购物时发生的负效用.构造了一个可以由商家选择支付交通成本、商品降价空间受指导价约束的Hotelling模型,以商家提供免费购物车的方式,比拟现实生活中商家采取的多种促销活动,研究了原有的交通成本转移到商家后,对商家的销量、价格和利润的影响,以及竞争商家可能的应对.进而以进化博弈论为工具,研究了商家采用各项策略的进化稳定性.结果表明:为获取长远利益,商家采取促销活动策略,以及竞争商家的应对策略,都应结合需求、竞争、指导价水平、商品价格、促销成本等多种因素综合考虑.     

连续时间环结构神经网络及其设计

在已有文献的基础上,给出了环结构神经网络的连续形式,它是Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络和双向联想记忆（ＢＡＭ）神经网络的推广,可以完成多类样本之间的互联想记忆．文中还给出了其综合设计方法．     

基于对象的CIPS总体设计模型体系

在分析综合现有模型体系、建模方法和面向对象思想的基础上,建立了一套基于对象的模型体系,简述了使用该模型进行总体设计的方法．该模型体系不但能全面地描述系统中的状态因素和人的行为因素,同时由于它的整个定义集都是建立在对象、属性和服务这三个基础定义上的,这可以使模型方便地转换成数学描述,有利于对现有系统和未来系统的信息流和物质流的过程、效率和可行性等加以分析     

特大规模组合电路测试数据产生方法研究

针对特大规模组合电路和全扫描设计电路提出了一种高速测试生成方法。该方法采用有限回溯测试模式产生方法生成测试码,采用ｎ（机器字长）个测试码并行的单故障传播方法模拟验证测试覆盖。测试生成与故障模拟为ｎ对１紧耦合集成方式。该方法运行１０个Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ电路,取得了低测试长度、高故障覆盖、高效率的良好效果。     

一种用于加速器腔设计的自适应遗传算法

提出一种用于加速器腔设计的遗传算法,该算法具有自适应性,即能根据基因的约束条件自动调整演化过程中的染色体,使染色体仍属于同一类型的腔结构。