金属靶体材料动力硬度测试及动态阻力分析

以高速侵彻下45钢靶体侵彻阻力为研究对象,开展了弹体高速侵彻45钢靶体试验,获取了典型弹体对45钢靶体的成坑参数。基于高速侵彻阻力模型对靶体侵彻阻力及影响因素进行分析。结合流体动力学侵彻模型对不同弹体材料侵彻45钢靶体侵彻深度规律进行研究。研究结果表明:随着撞击速度的增大,45钢的靶体阻力从5. 13 GPa减小到3. 7 GPa;基于材料动力硬度测试方法的靶体动态阻力测试结果和理论计算结果吻合较好;随着靶体动态屈服强度的增大,靶体阻力呈线性增大的趋势;侵彻深度及靶体动态阻力理论计算结果和试验数据吻合较好,说明所提动态阻力确定方法可行,可为高速侵彻动力学研究提供参考。     

基于旋转点电荷模型的舰船腐蚀电场

为了找出轴频电场无法彻底消除及实际测量中静电场产生波动曲线问题的原因,基于旋转点电荷的建模方法对舰船腐蚀电场进行研究。利用汉克尔变换对点电荷在三层介质中产生的电场进行近似求解,得出一定转速下感应电场随时间、螺旋桨半径及水面距离变化的规律曲线图,并通过实验验证了理论结果的正确性。结果表明:螺旋桨旋转产生的感应电场是构成舰船腐蚀电场的一部分,一定转速下的感应电场频率与螺旋桨转动频率一致,并会随着螺旋桨半径及与水面距离的增加而减小。     

应变天平测量电路退化及失效检测技术

针对振动、温度应力等引起的风洞应变天平检测电路(惠斯登电桥)的退化或失效,提出一种检测方法。基于不同时刻在电桥不同节点施加激励并测量其响应,通过理论计算实现电桥的参数解析,基于聚类实现失效检测。研制了原理样机,并开展实验研究,实验结果表明该方法有效,可以实现电桥的失效检测,电桥电阻的测量精度可以达到0. 2‰以上。基于该方法设计的样机,可以实现应变天平检测电路的退化及失效的自动检测,节省故障诊断时间,提高风洞试验的可用时间。     

次级通道估计误差对Fx-Newton算法的影响

Fx-Newton算法在执行过程中需要估计次级通道模型,针对主被动隔振工程应用中次级通道估计存在误差的问题,假设输入信号为正弦信号,建立含次级通道估计误差的Fx-Newton算法结构模型,推导了Fx-Newton算法的稳定性条件,并就相位误差和幅值误差对Fx-Newton算法稳定性和收敛性的影响做了详细阐述。最后对两自由度主被动隔振模型开展仿真研究,验证了理论分析结果。     

采用改进遗传算法的舰载机保障调度方法

舰载机保障作业过程受到多种资源约束,同时可能存在突发事件的干扰。针对此特点,分析并制定干扰情况下的模型修正策略。在遗传算法中引入禁忌搜索算子改进传统遗传算法的变异操作,并通过具体实例进行仿真验证,其结果证明改进后的遗传算法在优化含干扰事件的多机保障问题时效率更高,并通过甘特图直观地反映重调度方案,为真实情况下有效处理舰载机保障过程中的干扰事件奠定理论基础。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

网络化维修信息系统互操作性等级评估

网络化维修保障中信息交互平台缺乏对互操作性优劣的评估方法,互操作性评估难。在网络化维修这一特定领域,互操作性是获取信息的基础。明确了网络化维修的互操作内涵,针对维修信息系统的特点,搭建网络化维修互操作平台所需的网络支撑,研究适用的互操作性评估模型和指标体系,构建了维修信息系统的互操作性等级评估模型,对维修保障信息系统建设具有指导意义。     

一种提高防空导弹武器系统守时精度的方法

随着现代战争逐步向以网络为中心的信息化作战的发展,为赢得战场主动权,提高信息资源的实际应用性,对作战系统内的时统提出了更高要求。剖析了系统守时误差的来源,针对以网络时码数据和准秒脉冲进行校时的系统,提出了一种提高系统守时精度的方法——误差比例修正法,该方法采用自适应修正功能,使系统在失去准秒校时后的较长时间内仍能保持一定的守时精度,并且成功在某型号防空导弹武器系统中运用,试验结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。