简介:针对带有攻击角约束的多导弹同时攻击机动目标问题,提出了一种带有攻击角约束的协同制导律。首先基于平面内的导弹-目标相对运动方程,建立了带有攻击角约束的协同制导模型;其次,把协同制导律的设计过程分离为两个部分:一是基于图论的有关内容,运用有限时间一致性理论设计沿着视线方向上的加速度指令来保证所有导弹与目标的相对距离在有限时间内到达一致,进而保证所有的导弹同时击中机动目标;二是利用非齐次干扰观测器对机动目标的加速度进行估计,并运用滑模控制设计视线法向上的加速度指令来保证每枚导弹与目标间的视线角速率收敛到零和视线角收敛到期望的终端视线角,即每枚导弹以期望的终端视线角成功击中目标;最后,对三枚导弹同时打击同一机动目标的情况进行仿真,仿真结果表明本文设计的带有攻击角约束的协同制导律的有效性和正确性。
简介:产学研合作是科技与经济结合的有效形式,协同创新理论对产学研合作提出了更高的要求。从协同创新视角出发,利用基于有限理性的演化博弈理论构建了企业与学研机构间的协同合作决策博弈模型,并对策略选择进行稳定性分析。理论研究和数值仿真结果表明:当企业和学研机构在协同合作中获得的经济收益净值大于其选择中途放弃获得的经济收益时,双方才会全部选择协同合作策略;产学研协同合作总收益、收益分配系数、赔偿系数和协同合作成本对企业和学研机构的决策结果有显著的影响,但作用机制有所不同;政府对产学研协同合作的资助和惩罚机制对企业和学研机构选择协同合作策略有促进的作用,但应将资助和惩罚力度控制在一定范围内发挥其最大激励效用。
简介:为实现多枚导弹协同攻击机动目标,基于具有推力可控能力的导弹,提出了一种带落角约束的多导弹分布式协同制导律。将制导律的设计分离为视线方向和视线法向上两个部分:视线方向上基于多智能体协同控制理论和超螺旋控制算法,设计制导律控制导弹剩余时间在有限时间内趋于一致;视线法向上运用零化视线角速率思想和有限时间滑模控制理论,设计制导律控制导弹击中目标的同时满足落角约束。并针对两部分制导律中存在的目标机动信息,分别设计非齐次干扰观测器进行估计。仿真结果表明,提出的制导律能够有效完成协同攻击任务,脱靶量和落角误差分别控制在0.13m和0.02°以内,并且有效抑制了抖振现象,有利于提高导弹自动驾驶仪的跟踪精度。
简介:针对多飞行器协同拦截机动目标过程中的目标状态估计问题,提出了一种多飞行器对目标加速度的一致性协同估计方法。构建了多飞行器分布式协同估计结构,将扩张状态观测器和一致性理论相结合,设计了分布式协同一致性估计器。利用扩张状态观测器对目标状态进行估计,在此基础上利用一致性理论为各飞行器设计协调控制量,通过局部信息交换使得各飞行器得到一致的估计值,实现对目标加速度的精确估计。利用稳定性判定理论对一致性估计器的误差和收敛性能进行了分析,并将设计的一致性协同估计方法应用到协同拦截系统中进行了仿真验证。仿真结果显示,在不同的目标机动形式下,对目标加速度估计误差始终小于0.5m/s2,因此设计的一致性估计方法能够实现对目标加速度的精确估计,且具有较强的鲁棒性。
简介:针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。
简介:一、必须充分发挥基础课教师的作用,加强一年级学生的思想教育由中学升入大学,是一个人学习生活。重要一步,珍惜大学的宝贵时光,力求在大学阶段取得更高的学习效果,是每个大学生祟高而神圣的职责;然而,不少一年级的学生,自我管理能力较差,他们的学习目的往往不明确;学习方法又很不适应。因此,为了使大学生在四年的学习中,能够健康地在德、智、体、美、劳诸方面得到发展,做好一年级新生的教育工作是关键。在学校里,教师队伍不仅数量多,而且与学生接触的时间长,最直接。教师除了讲课外,还通过辅导、答疑、带实验、实习、指导毕业论文等教学环节和学生接触,关系密切。而首当其冲的是基础课教
简介:带柔性时间窗的开放式车辆路径问题(OpeningVehicleRoutingProblemwithFlexibleTimewin—dows,OVRPFTW)对物流配送中的延迟或者提早具有一定程度的容忍.本文首先建立了OVRPFTW的数学模型,然后分别将Sine映射,Chebyshev映射和Logistic映射引入基本蚁群算法,构建了三种混沌蚁群算法,并将其用于求解OVRPFTW.算倒测试表明:Sine映射和Chebyshev映射能够明显地改进基本蚁群算法的优化性能,基于Sine映射和Chebyshev映射的混沌蚁群算法的求解性能优于基本蚁群算法和基于Logistic映射的混沌蚁群算法.
简介:目前,随着电动汽车的普及,物流企业逐渐重视电动汽车的应用。本文考虑到电动汽车在实际应用中的行驶里程、充电耗时以及配送时间等因素,研究含时间窗的电动汽车车辆路径问题,建立了相应的混合整数规划模型,然后改进分支定价算法以求得其最优解。改进的分支定价算法首先根据Dantzig-Wolfe分解原理将原问题分解为基于路径的主问题(MP)和求最短路径的子问题,然后用列生成和动态规划算法在主问题和子问题之间进行迭代以求得主问题线性松弛后的最优解,最后采用基于弧的分支策略求得其整数解。通过用改进的Solomon算例的实验数据,与CPLEX比较验证了模型和算法结果的准确性,并对该问题进行了灵敏度分析,证明了本文提出的算法具有一定的应用价值。