多传感器数据融合算法研究

本文从目标跟踪、提高跟踪精度的角度出发，讨论了基于同类传感器测量的数据融算法和基于不同类传感器航迹的航迹综合算法，将前者用于侦察设备的多站定位，开了一载体的必要机动，后者用于多类传感器的航迹综合，仿真结果表明，多传感器数据融合结果要优于单传感器。     

Optimization of HEV Control Strategy with a Hybrid Genetic Algorithm

结合遗传算法的群体进化和模拟退火算法可避免迂回搜索的特点,在多目标遗传优化方法的基础上,引入混合优化算法,对HEV能量管理控制参数进行了优化.结果表明,所提出的混合优化算法在解决HEV控制策略多目标优化问题中,避免了传统遗传优化早熟收敛和无方向性等缺点,提高了收敛速度和计算效率.     

Parameters Optimization for HEV Based on Simulated Annealing Particle Swarm Algorithm

分别采用多层次参数扫描(MLPS)算法和模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法对并联式混合动力车逻辑门限控制策略的参数进行优化.将优化后的车辆以TEST-CITY-HWY测试循环进行仿真,并将结果与优化前的车辆的仿真结果进行对比.结果表明,经MLPS算法优化后,燃油消耗和HC与NOx排放分别下降了11.98％、6.01％和4.03％,但CO排放增加了25.18％;经SAPSO算法优化后,燃油消耗和HC、CO与NOx排放分别下降了13.61％、9.57％、27.78％和18.53％,且电池荷电状态(SOC)比MLPS优化略高.说明SAPSO算法在混合动力车控制参数优化效果上明显优于MLPS算法.     

协同决策机制下航空公司时隙分配优化决策

航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管。而这种方式无法达到减少旅客延误时间的目标。文中研究在协同决策机制下,航空公司根据航班旅客特性自由指派航班时隙的方法问题。建立了一种航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种启发式算法。通过实例证明了采用该方法可以减少旅客总延误时间,同时还说明了航空公司参与时隙分配决策的重要性。     

信号交叉口多目标动态决策模型及其优化方法

以减少机动车在交叉口的延误时间和尾气排放为目标,针对目前交通信号控制模型中普遍采用单一目标进行求解的问题,以非饱和交叉口为研究对象建立了信号交叉口多目标动态决策模型(MODD模型),对信号周期时长、绿信比和相序3个信号配时参数同时进行优化,提出交叉口多目标评价满意度函数,制定交叉口信号控制决策准则并应用混合遗传算法求解最优决策变量.算例的求解结果显示,混合遗传算法能够均匀地逼近Pareto最优前端,多目标优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和停车次数,对单交叉口信号配时有理论指导和应用价值.     

保障使命任务分解与流程集成方法研究

保障使命任务分解是保障流程分析与建模的基础,运用美国国防部体系框架（Department of Defense Architecture Frame—work,DoDAF）,给出了体系使命分解的原则与建立保障任务静态模型的方法,在任务分解的基础上,建立了保障任务静态模型,提出了基于Petri网的保障体系集成建模方法,给出了模型的概念视图,介绍了流程动态规划模型的建立方法,运用上述模型与方法对实际案例进行分析与应用,验证了模型和方法的有效性。     

基于D＊算法方向指针的水下远程武器航路规划方法研究

远程武器航路规划的目的是使引导远程武器追踪并攻击目标。当攻击运动目标时,通常采用的处理方法是将运动目标航迹分解为多个静态目标来规划,但该种方法会出现计算周期长、盘旋重复运动等问题。针对上述问题,该文设计了一种基于D＊算法方向指针的动态规划方法,可大幅减少计算量和避免盘旋运动问题的发生,并且通过模拟仿真,验证了该方法的有效性。该方法可为远程武器的有效运用提供重要参考价值。     

基于重叠网格的某新型舟桥数值模拟

采用RANS方法和重叠网格计算了带自由液面的全航速范围内桥脚分置式门桥绕流问题.自由液面的模拟采用单相Level-Set方法,Reynolds应力采用k-ω模型,采用PISO算法求解RANS方程,获得门桥阻力、波型等参数.简要描述了重叠网格及单相Level Set自由液面模拟方法.通过对桥脚分置式门桥在全航速范围下数值求解与试验结果比较,结果表明本方法可有效模拟全航速下的门桥绕流问题.