关键词： HPM武器   反无人机蜂群   威胁评估   武器部署   遗传算法   动态规划  

摘要： 无人机蜂群作为当下一种效费比较高的作战方式，对空中安全造成了严重威胁。高功率微波（high power microwave ，HPM）武器因为其快跟瞄、面杀伤的特点，在应对无人机蜂群时具有独特优势，但相关领域内容尚未得到充分研究；本文针对车载HPM反无人机蜂群场景进行研究；首先构建问题模型，包括无人机蜂群的运动状态模型、威胁评估模型和HPM武器的作用域模型；其次以无人机坠毁数量、我方设施损毁程度和武器作战效能为优化目标建立HPM阵地部署优化问题，并且针对目标函数求解复杂的问题，提出基于遗传算法和动态规划的组合算法对两层优化问题进行求解计算；最后通过数值仿真计算，证明了本文所提出的组合算法与原有的定向能武器部署优化算法相比，在计算效率上具有明显优势，为未来反无人机蜂群的作战提供一种更加高效的技术方法。

关键词： 滤波器优化   拟牛顿算法   遗传算法   交叉耦合   基片集成波导   带通滤波器  

摘要： 在基片集成波导(SIW)带通滤波器的设计过程中，往往需要经过数次全波电磁仿真优化才能得到目标响应结果。为了缩短其设计周期，减少电磁优化仿真次数，文中提出了一种基于混合模型偏差估计的SIW滤波器快速优化方法。首先，对SIW滤波器结构进行研究，构建关联滤波器特征参数和物理尺寸的通用模型函数，并建立Jacobian矩阵。其次，采用遗传算法提取第一次特征参数偏差以保证优化初始点选取的可靠性。然后，在后续迭代优化过程中，使用BFGS拟牛顿算法提取特征参数偏差以保证准确性和优化速率。最后，利用Jacobian矩阵对滤波器的物理尺寸偏差进行估算和逐步修正，从而实现了快速优化。文中对一个4阶交叉负耦合SIW滤波器进行了仿真实验和加工测试，结果表明：该滤波器的工作频带为78.95-81.02 GHz，带内回波损耗整体低于20 dB，两个传输零点分别位于77.05 GHz和82.96 GHz，符合设计目标要求。在得到最优解的同时，提出的算法使得优化速率大大提升，验证了该算法的可行性。

关键词： 车辆工程   车辆轨迹预测   人工神经网络   时空特征融合   自动驾驶车辆  

摘要： 为实现自动驾驶系统对周围车辆运动轨迹的精确预测，本研究提出了一种基于Transformer与图注意力网络（Graph Attention Network， GAT）的时空特征融合预测模型。该模型支持非欧式数据输入，具备动态适应周围车辆数量变化的特性。模型架构采用双通道特征提取机制：通过Transformer编码器捕获车辆历史轨迹的时间依赖性特征，利用GAT网络建模车辆间的空间交互关系，进而通过Transformer解码器实现时空特征的深度融合，最终由全连接层解码器输出未来轨迹预测结果。在NGSIM公开数据集上的实验表明：相较于LSTM-GAT基准模型，本模型在1s、2s、3s、4s和5s预测时域的轨迹均方根误差分别降低13.0%、10.2%、14.3%、18.2%和21.6%；相比Transformer-CNN对比模型，本方案在3s、4s和5s长时域预测性能显著提升，对应误差降幅达27.2%、44.3%和49.4%。实验结果验证了所提模型在车辆轨迹预测任务中的有效性和优越性。

关键词： 工艺知识泛化   工艺规划   工艺数据规范表达   知识图谱   启发式搜索  

摘要： 航空领域中的长周期、长流程零件的工艺设计知识复用率低，缺乏有效的知识推荐与继承。当前的工艺知识泛化方法主要集中在利用模糊知识、推理算法，克服工艺方法对环境的依赖性，这些方法对解决形式化表达的不完备性和不一致性帮助不大。此次研究以工艺数据规范表达为基础，再进行知识图谱构建与启发式搜索工艺推荐，得到了知识复用率较高的结果，为长周期、长流程零件的高复用率、高效率、知识驱动零件工艺规划提供了一种思路。

关键词： 矿井通风   深度学习   机器训练   知识表示   知识图谱  

摘要： 智能决策是矿井智能通风领域的核心研究方向，而实现智能决策的前提是对数据进行有效处理、分析和表示学习。针对矿井智能通风系统数据利用率低、知识推理能力不足的问题，基于《煤矿安全规程2022》构建矿井通风知识本体框架，通过系统评估TransE、TransR、RESCAL、DistMult和ComplEx等知识表示学习模型的性能特征，实现了矿井通风知识的向量化表征与信息深度挖掘。通过损失函数和评价指标对不同维度下的知识表示方法进行了评估，确定了TransE模型在矿井通风知识表示中的最优适用性。实验结果表明，TransE模型在表示学习效率和准确性方面优于其他模型，在表示学习过程中具有较低的平均损失值，同类通风实体在向量空间中呈现显著的聚类特征，且嵌入向量为40维时性能最优。该模型通过有效表征通风知识，为智能决策系统提供了高精度的知识推理支持。

关键词： 城市交通   地铁网络   A*算法   RadioMOORA模型   遗传算法   多目标协同优化  

摘要： 为缓解城市交通运输压力，为进一步提高运输效率。本文根据复杂交通网络节点理论设计评价指标，结合层次分析法的多目标决策方法（AHP-RatioMOORA），对地铁站点重要性进行排序并计算出权重，根据重要性对地铁物流配送枢纽进行选址。为解决传统优化算法在复杂约束条件下存在收敛困难，全局搜索能差的问题，本文通过对A*算法进行结构化的改进，建立一种模块化的寻优算法，对地铁货车快递联运任务进行分析建模，结合多种约束的改进目标函数对该任务进行实例分析。案例分析结果表明，本文所提出的方法相较于其它多种优化算法在地铁货车快递联运任务中有着显著提升，优化后最短物流运输距离平均缩小13.21%、物流订单完成时间平均缩短11.73%，算法运行时间平均缩短24.79%。

关键词： 球面嵌入角反射体   声散射特性   有限元方法   遗传算法  

摘要： [目的]为设计小尺度、高目标强度的水下无源声诱饵，提出一种在球上按照球面螺旋线环绕方式均匀嵌入一定数量角反射体的结构，研究其声散射特性。[方法]采用有限元数值计算方法建立球面嵌入角反射体声散射模型，对比分析球面嵌入角反射体结构与实心球的声散射特性，然后通过遗传算法对结构参数进行优化，揭示球面嵌入角反射体的三角形开口方向、结构参数等因素对模型声散射的影响规律。[结果]数值计算和试验结果表明，球面嵌入角反射体的三角形开口方向不影响模型的声散射特性；球面嵌入角反射体数量、边长以及外接圆面积的占比对模型声散射的影响较大；通过遗传算法优化后的球面嵌入角反射体模型可实现指定角度范围内的声目标强度增强。[结论]研究成果可为水下无源声诱饵的优化设计提供参考。

关键词： 铁路   纵断面设计   竖曲线修正   二次约束   整数规划模型   遗传算法   自适应   辅助设计  

摘要： 在铁路勘察设计方案比较阶段需要进行大量的纵断面设计，基于山区选线、城区选线等选线原则并结合线路平面线型，提出符合规范要求、满足沿线控制点需求且契合设计意图的纵断面。当线路变坡点坡度差较大且竖曲线半径较小时，竖曲线对线路高程修正影响较为显著，因此应将其纳入研究范畴。为开展有效的辅助设计并提高设计效率，针对铁路纵断面自动设计问题，提出一种铁路纵断面模型与求解算法。首先，基于纵断面设计中的最大最小坡段长度、坡度限制和高程控制等关键设计要素，建立铁路纵断面优化的整数线性规划模型。通过二次约束刻画竖曲线对高程修正的影响，进一步完善构建包含二次约束的整数规划模型。其次，鉴于传统求解器难以快速求解含二次约束的模型，采用遗传算法作为求解算法，为自适应确定变坡点的数量、位置与高程，遗传算法使用里程/高程的表达方式。最后，通过实际铁路建设项目数据进行数值实验。实验结果表明，算法计算时间中位数为4.34s，可以自适应确定变坡点数量与位置，提供考虑竖曲线修正影响且满足规范与控制点要求的纵断面方案。研究成果可进一步应用于铁路纵断面辅助设计，为线路纵断面自动设计提供借鉴和参考。