摘要：为研究复合材料层合板参数不确定性情况下的固有频率特性,以及在不同边界条件和不同振动阶数的情况下这些参数对固有频率的不同影响程度,建立了二维各向异性中厚板材料模型与三维各向异性圆柱薄壳材料振动模型。针对这类复合材料结构参数的不确定性,开发了复合材料振动仿真与多元统计分析软件,对复合材料的结构振动进行了仿真模拟,提出了一种针对复合材料固有频率不确定性的多元统计分析方法。通过主成分分析和因子分析方法进行数据降维,将材料固有频率可以用少数几个主成分或是因子成分表达,达到更高效、准确处理分析复合材料固有频率不确定性的目的,解决了复合材料不确定性分析过程复杂的难题,提升了各领域复合材料结构设计的效率。

摘要：针对多个高升阻比飞行器在飞行中间段的时间协同问题,提出一种基于滑模控制的高升阻比飞行器协同制导方法,建立多个高升阻比飞行器协同飞行力学模型,设计规划飞行器在中间段制导过程中的飞行程序与针对飞行器侧向机动的滑模控制策略。通过设计标称轨迹,对控制参数进行优化,进而生成各个飞行器不同初始条件所需的侧向过载并通过侧向过载得到所需的倾侧角指令,以实现对飞行器飞行时间的控制,从而使多飞行器能够同时到达目标点上方设定范围;考虑飞行器始末条件和状态约束,使飞行器能够满足协同任务需求。利用李雅普诺夫稳定性判据证明系统的稳定性以及滑模面非奇异性,仿真结果表明,该协同制导策略具备一定抗干扰性,能够满足异地非同步发射的多个飞行器协同制导需求。

摘要：简要分析了复杂产品设计对协同仿真技术及其环境的需求,从透明性、异构性和开放性等三个方面讨论了基于HLA的复杂产品设计协同仿真系统的特点。针对HLA在透明性方面的不足,提出了一种采用客户端/服务器模式的协同仿真运行管理方法,能够有效地实现同时对多个仿真联邦的管理,并提出了基于该管理方法的协同仿真管理系统的体系结构,最后介绍了原型系统的实现。

摘要：定义了过程支持系统中的异常和异常处理,研究了过程异常分类和过程异常处理策略。根据过程支持系统的特点,设计了异常和异常处理器。提出了一种基于活动图和接口开发的方法,来检测和处理各种可预测异常,异常的检测采用主动检测和被动检测结合的方式,保证异常的捕获。对于不可预测异常,提出了一种基于实例的方法来进行处理,增强了系统的异常处理能力。

摘要：针对分区协同设计中的关联关系的定义与表达问题,利用分区协同设计空间分析其组织特性,通过附加连接语义连接关系图,实现了无回路连接网络图,分析了不同分区之间的关联特性和连接方式。在建立关联关系信息模型的基础上,设计了分区协同设计关联关系求解算法,并提出了基于产品数据管理的关联关系管理模型,通过相关实例,验证了上述原理和方法的实用性。

摘要：兵力部署与任务分配是无人集群防御作战的重要过程,有效利用集群中有限的兵力并发挥出最高的作战效能对提高无人集群的作战胜率至关重要,进行高效的作战任务分配能够协调集群一致性并更好完成作战任务。针对无人集群防御作战中的关键作战方案,研究无人集群防御作战的兵力部署及协同任务分配优化问题。构建基于智能体技术的无人集群防御作战模型,量化无人集群兵力部署所需的关键参数,对作战区域与兵力进行规划,设计目标函数。提出一种自适应遗传算法,解决无人集群的兵力部署问题。算法可根据实时运行情况动态调整目标函数、交叉率和变异率,保证适应度值较高个体的传承并避免算法出现局部最优。进行防御作战仿真,为验证无人集群兵力部署的效果,提出一种基于深度Q网络的深度强化学习改进算法,解决无人集群任务分配问题,对部署好的无人集群进行任务分配并作战。该算法能够自适应调整Q值,避免算法因过度估计造成无法收敛至最优解。防御作战实验结果表明,所提出的无人集群兵力部署及协同任务分配方法可有效提高防御作战的成功率,实现无人集群的自主协同及智能对抗。

摘要：针对复杂产品开发过程并行、迭代的特点,提出一种集成化模型,该模型结合和扩展了活动网络图和设计结构矩阵的过程建模方法。结合这个集成模型,提出了一种仿真算法,可以进行过程性能的预测和分析,并且可以进行各种参数的敏感性分析。在仿真的基础上,提出基于遗传算法的优化方法,用于进行过程结构的改进。

摘要：计算机仿真是以计算机为工具,根据研究目标,建立并运行计算模型,对研究对象进行认识与改造的过程,是计算模型需求、计算模型表达、计算模型设计、计算模型实现、计算模型运行与计算模型分析的过程,是基于计算机模型的活动,不是在"实物"上进行的活动,具有超越理论方法与实验方法的双重特性,是与理论、实验同等重要的认识世界与改造世界的方法论,有不能完全脱离理论与实验而存在的独立的生命。

摘要：车辆路径问题已经被证明属于NP-Hard问题。针对这一问题建立了多目标优化的数学模型;构造了带精英策略的快速非支配排序遗传算法,以求解车辆路径问题的数学模型,针对物流配送路径优化,将该算法从解决连续问题扩展为解决离散问题;进行了算法设计,提出了离散问题的快速非支配排序和锦标赛选择结合的子代选择方法,并修正了以往的初始群体生成、交叉和变异的方法。通过实例比较证明,该算法可以更好地解决物流配送路径优化的多目标问题,较快找到更优解,避免早熟收敛并改进算法性能,达到较高的搜索效率。

摘要：复杂产品往往由多个子系统通过复杂的耦合方式组成。针对复杂产品的多学科鲁棒设计优化技术已得到广泛应用。为了使用仿真模型进行多学科鲁棒设计优化,提出了SUA-RCO和DRS-RCO两种方法。在SUA-RCO方法中,仿真模型首先被拟合为近似的数学模型,然后利用近似数学模型进行RCO计算。系统的不确定性由SUA方法进行计算。为了解决大参数方差问题,DRS-RCO方法将仿真模型近似拟合为双响应面形式,分别使用两个响应面来拟合均值和方差。然后,进行协同优化计算。