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體系效能仿真分析優(yōu)化方法與工具研究

發(fā)布時間:2021-03-24 04:31
  現(xiàn)代軍事作戰(zhàn)中,對抗雙方的軍事實力體現(xiàn)在作戰(zhàn)體系與作戰(zhàn)體系之間的較量。作戰(zhàn)效能是衡量武器裝備體系的重要指標(biāo)。武器裝備體系結(jié)構(gòu)復(fù)雜,影響作戰(zhàn)效能的因素眾多,如何獲得各因素對體系效能的影響程度,以及對重要因素選取合適的參數(shù),實現(xiàn)作戰(zhàn)效能最優(yōu),進(jìn)而指導(dǎo)軍事作戰(zhàn),具有重要意義。本文圍繞該問題展開以下研究。首先,研究了體系效能的靈敏度分析問題。根據(jù)體系效能靈敏度分析的分析需求,針對作戰(zhàn)體系影響因素眾多、定性定量因素并存、存在交互效應(yīng)等特點,分別從因素篩選的定性靈敏度分析、用于處理定性因素的靈敏度分析、定量靈敏度分析三個角度進(jìn)行展開,給出了相應(yīng)的解決方案。其次,對體系效能的優(yōu)化問題進(jìn)行研究。在優(yōu)化算法的選取上,針對體系效能具有多變量多峰值、非線性程度高的特點,選用了全局搜索能力強(qiáng)的多種群遺傳算法;針對效能優(yōu)化的決策變量中連續(xù)離散變量并存的特點,提出了應(yīng)用于混合離散優(yōu)化的改進(jìn)多種群遺傳算法;針對體系效能模型解析表達(dá)式未知、仿真模型復(fù)雜、運行周期長的特點,給出了基于元模型進(jìn)行仿真優(yōu)化的解決方案,并將本章所給出的方法進(jìn)行算例驗證,以說明方法的優(yōu)勢。最后,設(shè)計并實現(xiàn)體系效能仿真分析優(yōu)化的輔助工具。從輔助工... 

【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】:74 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 效能評估研究現(xiàn)狀
        1.2.2 效能靈敏度分析研究現(xiàn)狀
        1.2.3 效能優(yōu)化研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 基于仿真的體系效能靈敏度分析方法
    2.1 體系效能靈敏度分析的需求分析
        2.1.1 體系效能模型描述
        2.1.2 體系特點分析
        2.1.3 體系效能靈敏度分析需求
    2.2 體系效能靈敏度分析流程
    2.3 基于仿真的體系效能靈敏度分析方法
        2.3.1 用于因素篩選的Morris分析法
        2.3.2 定性定量因素并存分析時的ANOVA法
        2.3.3 定量靈敏度分析的Sobol’法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于智能算法的體系效能仿真優(yōu)化方法
    3.1 體系效能優(yōu)化問題概述
    3.2 基于多種群遺傳算法的體系效能仿真優(yōu)化方法
        3.2.1 多變量多峰值復(fù)雜模型優(yōu)化的多種群遺傳算法
        3.2.2 連續(xù)離散變量并存時的改進(jìn)多種群遺傳算法
    3.3 基于元模型和智能算法的體系效能仿真優(yōu)化方法
        3.3.1 基于元模型仿真優(yōu)化流程
        3.3.2 Kriging模型研究
        3.3.3 算例分析
    3.4 體系效能仿真優(yōu)化流程
    3.5 本章小結(jié)
第4章 體系效能仿真分析與優(yōu)化輔助工具設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 體系效能仿真分析與優(yōu)化輔助工具設(shè)計
        4.1.1 輔助工具關(guān)鍵技術(shù)
        4.1.2 輔助工具運行流程
        4.1.3 輔助工具功能模塊
    4.2 體系效能仿真分析與優(yōu)化輔助工具實現(xiàn)
        4.2.1 工具界面實現(xiàn)
        4.2.2 功能模塊界面實現(xiàn)
    4.3 體系效能仿真分析與優(yōu)化輔助工具應(yīng)用
        4.3.1 應(yīng)用背景
        4.3.2 應(yīng)用結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號:3097063

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