【摘 要】
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视情维修与备件库存联合优化是确保装备内关键部件安全运行,降低维修保障成本的有效方法.针对现有模型忽略复杂环境中随机冲击影响的问题,提出一种考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化模型.首先,建立随机冲击影响下的退化模型及可靠度函数模型,在首达时间的意义下利用阈值转换思想推导出剩余寿命概率分布,采用极大似然法估计退化模型参数;然后,制定视情维修与备件库存联合策略,以平均费用率最低为目标建立联合优化模型,利用粒子群优化算法和蒙特卡罗仿真进行求解;最后,通过实例分析和敏感性分析验证了所提模型的有效
【机 构】
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空军工程大学装备管理与无人机工程学院,陕西西安710051;中国人民解放军94354部队,山东济宁272412
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视情维修与备件库存联合优化是确保装备内关键部件安全运行,降低维修保障成本的有效方法.针对现有模型忽略复杂环境中随机冲击影响的问题,提出一种考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化模型.首先,建立随机冲击影响下的退化模型及可靠度函数模型,在首达时间的意义下利用阈值转换思想推导出剩余寿命概率分布,采用极大似然法估计退化模型参数;然后,制定视情维修与备件库存联合策略,以平均费用率最低为目标建立联合优化模型,利用粒子群优化算法和蒙特卡罗仿真进行求解;最后,通过实例分析和敏感性分析验证了所提模型的有效性和应用价值.
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为了提高稀疏捷变频(sparse frequency agility,SFA)雷达信号在稀疏重构中的精度和稳定性,提出一种基于进化粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的SFA雷达信号的优化设计.首先,推导了SFA雷达的信号模型和稀疏重构时的字典矩阵.然后,以最小化SFA雷达信号对应字典矩阵的相关性为目标函数,稀疏载频情况下有效带宽和有效跳频间隔为约束条件,建立优化模型.最后,通过进化PSO算法求解得到最优载频序列.仿真结果表明,所提算法在满足稀疏性约束的条件下,
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特征提取是基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的雷达目标识别的关键技术之一.传统人工提取特征的算法,仅利用浅层结构特征,无法有效解决姿态敏感性问题,从而限制了目标识别方法的泛化性.对此,提出一种基于深度学习的目标识别方法,并通过详细的姿态角性能测试分析了该方法的应用边界条件.通过构造适合处理HRRP的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型,充分发掘目标深层次姿态不敏感属性特征,完成高精度目标识别.基于实测数据
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在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性.针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏系数向量;将对应字典和稀疏系数向量相乘,恢复出目标和杂波分量,同时实现了杂波抑制和目标信息提取.最后,通过实测数据验证了该算法的有效性.
为了在现代化联合防空作战中,根据蓝方火力配置,红方能够做出最优的兵力分配,使防空效能最大化.从要点防空的任务角度出发,对作战兵力分配进行建模优化,并对优化后的兵力分配效能进行评估.首先选定任务背景为近海小规模局部战争,对复杂作战情况进行抽象得到模型.对模型进行优化,求解得到红方最优兵力分配结果,提出一种新方法,简化了对有限制的类二项分布期望的求解,得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望,并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能.最后,进行了实例分析,验证了模型的有效性.
在考虑飞行器结构温度约束的轨迹设计问题中,采用一般约束热流密度的轨迹优化模型存在反复迭代、不能考虑轨迹、传热之间耦合关系等缺点.针对这些问题,提出一种传热增广的轨迹优化模型.利用空间差分将传热方程转化为一阶微分方程组,与运动方程组成传热增广的系统状态方程,从而能在轨迹优化中对结构温度直接进行约束.算例仿真说明了基于增广模型求解的高效性与结果的合理性;在此基础上分析了再入轨迹与防热结构之间的相互影响关系,对方案设计阶段的防热结构设计提供参考.
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作战知识是提高无人系统的自主作战能力的重要因素.如何系统规范地存储和表示作战知识,使无人系统能够根据高层任务指令,自主完成任务规划,并基于不断更新的战场知识进行重规划和智能决策,是一个新的研究领域.首先,通过对任务规划领域概念、规划方法和知识表示方法的梳理,提出了基于本体的任务规划框架.然后,总结了本体在机器人、无人系统、军事任务规划等领域的应用情况,分析了当前研究的特点和不足,并提出了该领域的重要研究方向.最后,针对构建无人系统任务规划本体时应遵循的原则和需要关注的关键能力指标进行了论述.
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