基于改进型粒子群算法的舰船消磁电流调整方法研究

消磁电流的调整直接影响舰船消磁系统的控制精度,为了有效补偿舰船空间磁场峰值,本文引入一种改进型粒子群算法进行消磁绕组安匝数求解,该算法在基本粒子群算法的基础上,通过最小二乘法约束粒子的初始位置和速度,具备收敛速度快、优化结果稳定等优点。     

舰船装备维修费用预测的PSO-LSSVM方法研究

提出了一种基于粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)模型的舰船装备维修费用预测方法,该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了LSSVM模型的预测精度.以某舰船装备维修费用为例进行实例验证,计算结果表明,这种方法比其他方法有更好的预测精度.     

蚁群算法在舰船调度系统中的应用

传统的舰船调度系统多数基于遗传算法,存在大量无用的迭代计算,影响系统运行效率。为此,提出蚁群算法在舰船调度系统中的应用。构建基于Agent的双层调度体系,充分发挥分布式计算、多任务并行处理的特点。在此基础上,利用蚁群算法确定舰船初始位置,初始化舰船信息素,根据全局搜索和局部搜索2种情况,通过迭代计算得到舰船调度最优解,将最优解反馈至系统的调度层,实现舰船调度。测试结果表明,在相同的测试条件下,设计的应用蚁群算法的舰船调度系统的迭代计算次数明显少于传统的调度系统。     

基于"stretching"技术的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索方法。本文系统的介绍了粒子群优化算法和"Stretching"技术并提出了基于"stretching"技术的粒子群算法,然后用标准测试函数对新算法进行了实验。实验结果表明新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本的粒子群优化算法。     

微粒群算法在求解舰船维修间隔期中的应用

文章针对舰船的复杂性,基于舰船维修费用最小原则,建立了舰船维修间隔期的确定模型,引入微粒群算法对模型进行求解,并利用实例进行验证,证实了该方法的可行性。     

多约束条件下多UUV任务分配方法

针对多约束条件下多UUV任务分配问题,提出一种基于改进集合粒子群优化算法的分配方法,该方法首先定义包含UUV与保障船有效通信距离等指标的约束条件,建立以任务总执行时间最短为主要优化对象的目标函数,采用自适应惯性系数提高最优解邻域内的搜索能力,通过结合遗传算法的变异操作提高全局搜索能力,有效降低陷入局部最优解的概率。UUV任务分配仿真实验表明,本文提出的多约束多目标任务分配方法能够获取多UUV的最优任务分配,具有实际应用的可行性。     

舰船消磁线圈的电感计算

舰船消磁线圈的电感是工程中一个重要参数,准确计算其数值对于合理设计消磁线圈以及外围电路具有重要意义.相关文献提供的电感计算公式仅针对常规形状线圈,不适用于异型消磁线圈;有限元方法虽然精度高,但在计算大尺寸空心线圈时空间离散量过于庞大,导致普通微机无法实现.本文基于Biot-Savart原理,将舰船消磁线圈区域进行离散化处理,提出其电感的数值计算方法.该方法为舰船消磁线圈电感计算提供了新思路,且方便转化为计算机程序,并可推广到其他异型线圈的电感计算.     

应用基于MPI的混合粒子群算法的三维水翼优化设计

提出一种三维水翼的优化设计方法.方法应用混合粒子群算法(HPSO)与边界元法相结合进行三维水翼的优化和性能计算工作、应用多级罚函数法解决水翼设计这一多约束、多变量的优化问题.基于免疫理论和惯性权值非线性递减策略的混合微粒群算法,能够有效抑制算法早熟收敛,平衡全局和局部搜索能力.优化设计过程中,水翼的剖面形状、攻角及展弦比作为设计变量,给定的压力分布形式、升阻力系数作为设计约束或设计目标.混合粒子群算法通过划分子种群、应用基于MPI通信机制的并行计算来实施,最大限度减小了计算时间.设计算例表明了文中提出的三维水翼优化设计方法收敛速度快、计算时间短、有效可行.     

基于最小二乘法的消磁绕组重构技术研究

通过建立消磁绕组磁场的数学模型,运用最小二乘法实现分布式消磁系统绕组重构。试验验证了在已知消磁绕组布置位置和区段数的情况下,基于最小二乘法的消磁绕组重构技术的可行性。仿真结果表明,该算法可以利用剩余完好的绕组良好的补偿舰船的磁场值,维持磁场防护效果。     

舰船消磁控制设备现状和发展趋势

在简要论述舰船消磁系统控制原理,并综合介绍舰船消磁控制设备现状的基础上,分析了不同舰船适用的最佳消磁控制方式和消磁控制新技术的研究方向。认为潜艇和大型水面舰艇适合选用地磁解算方式,猎扫雷舰适合选用三分量传感器方式,中小型舰船既可选用混合式（可进行摇摆运动抗干扰调整）,也可单独选用地磁解算式。消磁控制设备应实现多信号融合、标准化、可扩展、可裁减和控制电源数量可设定等功能,重点加强分布式消磁系统、消磁系统智能监控和闭环消磁控制技术的研究。     

试论大型舰船消磁系统中的电缆选择

随着舰船不断的大型化,舰船消磁系统中绕组电缆的截面积、电缆外径也在增大,这给建造施工工艺带来了较大的困难.为此结合多年来的研究设计与探索,在大型舰船消磁系统绕组电缆选择上取得了一些较为满意的效果,特汇集于下,以供参考.     

舰载红外搜索警戒系统对反舰导弹的捕捉概率

舰载红外警戒设备与舰载搜索雷达协同工作时能弥补雷达探测性能的不足,对来袭的掠海导弹和低空飞机可给出充分的报警,增强舰艇的低空防御能力.通过对舰载红外搜索警戒系统分析,提出了实际计算探测概率的具体方法和步骤,此方法可用来定量评价舰艇防空反导系统的效能.     

基于搜索效能的水面舰艇编队搜潜对策研究

根据水面舰艇对潜搜索的基本特点,选取单位时间内水面舰艇编队能有效搜索的海域面积作为对潜搜索效能指标[1],建立水面舰艇编队对潜搜索效能的基本模型,并通过对模型和仿真计算结果进行分析,给出了在水面舰艇搜潜作战时应采取的策略。     

一种新型消磁电源系统的模拟研究

舰船磁场的存在威胁其生存,为了提高舰船的隐身性能,必须对其进行消磁。作为消磁系统核心的消磁电源功率非常高,操作必须十分小心谨慎,否则可能带来重大损失。利用模拟系统来培训消磁电源操作人员比较方便,而且可以大大降低培训成本。论文介绍了一种新型消磁电源模拟系统的设计。     

基于免疫机制的改进粒子群优化算法研究

针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部极值的不足,引入免疫机制对PSO算法进行优化,实现全局搜索。通过免疫机制的应用,根据亲和度的高低进行粒子克隆、选择、淘汰和高频变异,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。实验表明,改进后的算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,具有优良的自适应调整性能。     

基于量子行为遗传算法的船体局部结构优化设计

采用遗传算法解决船舶复杂结构中混合设计变量优化问题时,其效果很有效,且能获得全局最优可行解。然而,简单遗传算法局部搜索能力差且易于早熟。为了提高对船舶复杂结构设计变量解空间的搜索能力,该文设计了一种基于二进制编码的适用于混合变量的量子行为遗传算法,比较适合于复杂函数的全局寻优,且搜索能力优于标准遗传算法。通过三个算例对算法的寻优能力进行测试,实验结果表明,采用量子行为遗传算法进行的船体局部结构优化设计具有较好的计算质量与计算效率。     

基于粒子群优化的聚类入侵检测算法

为了在入侵检测中有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,使算法具有较好的全局收敛性,将粒子群优化算法应用于入侵检测,给出了基于粒子群优化的K均值聚类算法．通过理论分析及实验,验证了基于粒子群优化K均值聚类算法的有效性．对KDD CUP99数据集仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率．     

粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用

将舰船维修费用按照维修计划结构进行分解，通过回归分析方法，建立舰船维修总体效益与各项费用比例之间的分配优化模型，利用粒子群优化算法对模型最优化求解，计算实例具有较好的效果。     

舰船隐身技术的研究现状及发展趋势

随着现代探测设备和武器向着高灵敏度、多效应、远距离的发展,舰船的暴露和被命中的概率大幅度提高,严重威胁着舰船的生命力和战斗力。为此,舰船的隐身性能被提升到了前所未有的高度,设计和建造隐身舰船已经成为某些国家追求的目标和发展方向。本研究结合当前舰船隐身技术的研究现状,重点对不同隐身技术及其采取的具体措施等进行了系统的分析,总结了舰船隐身技术的特点,提出了今后舰船隐身技术的研究方向和发展趋势。     

基因演算法於船体加强板架之最佳化设计应用

船体结构之最佳化设计是一个复杂非线性的混和离散问题,并且要搜寻到全域的最佳值并不容易。在复杂的设计环境下基因演算法（Genetic Algorithm;GA）却可以搜寻到近似的全域最佳值。本文主要是应用基因演算法对T加强板架（Tee stiffened panel）、平板加强板架（flat-bat stiffened Panel）等常用且最具代表性之船体结构件进行最佳化设计,使结构在满足终极破坡限制（ultimate failure constraints）与耐用破坏限制（serviceability failure constraints）等所有限制条件下,求得最佳目标函数值中各设计变之最佳组合。在过程中并考量不同族群大小、变换机率、突变机率因素对最佳化结果的影响。文中是以制造成本为目标函数,其中同时考量材料成本及劳工成本,且所得之结果与连续性线性规则（Sequential Linear Programming;SLP）最佳化结果作了比较。计算的结果显示基因演算法可以有效地与快速地获得最小重量和最低成本的目标。