基于演化硬件技术实现武器系统自修复的研究

演化硬件通过演化的方式实现电路功能,可看作是演化算法和可编程逻辑器件的有机结合。演化硬件通过演化算法可实现自身结构重构,使系统具有自适应性、自组织、自修复特性。基于演化硬件这些特性,提出了一种武器系统维护的新方法——自修复。首先介绍了演化硬件的基本理论,然后介绍了演化硬件用于实现武器系统自修复的工作原理及其优点,以及所需的关键技术。

Banach空间中φ-渐进非扩展映像不动点的迭代构造

在Mann的迭代算法基础上,运用Banach空间中的广义投影,使渐进非扩展映像每次迭代生成的序列都投影到一个闭凸的集合中.并证明了该算法的强收敛性.

Hilbert空间中m-增生算子的零点迭代算法

在Mann的迭代算法基础上,通过引入算子的预解式,将Hilbert空间中求算子的零点问题转化为解算子不动点问题;同时运用距离投影,使每次迭代生成的序列都在一个闭凸的集合中,并证明了修改后的算法的强收敛性.

关于演化硬件的一个新平台——演化母板的构思

演化硬件依托可进化平台,通过演化算法可实现自身重构,使系统具有自适应、自组织、自修复的特性,在此介绍了一种新型的可进化平台———演化母板,并介绍了它用于演化的工作原理及其结构和特点。

Banach空间中极大单调映像零点具有误差项的杂交投影算法

在Banach空间中，采用杂交投影的方法构造了带误差项的极大单调映像零点的迭代算法，利用Lyapunov泛函和杂交投影的性质，证明了该算法的强收敛性。

无限可数多个非扩展映像的公共不动点的迭代算法研究

在Kikkawa和Takahashi的迭代算法基础上，引入了Mann迭代序列。采用杂交投影的方法，对这些算法作了一些修改，并证明了修改后的算法的强收敛性。

选择算子对演化硬件进化速度影响的研究

演化硬件能使武器装备系统像生物一样改变自身的结构以适应环境的变化。介绍了演化硬件的基本理论，借助于数学推导，详细分析了选择算子对进化速度的影响，提出了一个提高进化速度的方法，并通过进化实验进行验证。

支持向量机在弹药训练消耗量预测中的应用

针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中，样本采集数目较少的实际情况，采用了一种新的预测方法——支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理，较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997-2002年弹药训练消耗量为学习样本，建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明，这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。

演化硬件在未来武器装备修复中的应用研究

演化硬件技术是一门刚刚兴起的全新的技术，具有自适应、自组织、自修复的特点，它能够像生物一样自主改变其自身的结构以适应环境的变化。介绍了演化硬件（evolvable hardware，EHW）的基本理论和工作原理；分析了演化硬件应用的关键技术；提出了未来武器装备智能化自组织系统修复的新观念。

分析在设计舰用燃气轮机中间冷却器中的应用

介绍了中间冷却器的选型 ,并用火用分析法来确定中间冷却器流体的进出口温度 .计算结果表明 。

演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在（1＋1）EAs中，采用马尔可夫链推移时间分析法，推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间，加快进化算法的寻优时间。

Hilbert空间中Lipschitz伪压缩映像不动点的杂交投影算法

在Hilbert空间中，采用杂交投影的方法设计了一种Lipschitz伪压缩映像不动点新的迭代格式，并利用Hilbert空间中特有的性质，证明了由此算法产生的序列强收敛于Lipschitz伪压缩映像不动点。

Banach空间中m-d-增生算子零点迭代算法的构造

研究了Banach空间中m-d-增生算子零点的迭代算法的构造问题,获得了一个强收敛定理.