武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

维也里试验试纸颜色自动判读研究

针对传统维也里试验试纸颜色判读的不足,以颜色自动识别技术为基础,设计了维也里试验试纸颜色自动判读系统。结合维也里试验的特点和试纸颜色判读原理,从整体上给出了系统的工作原理和实现途径,并着重论述了颜色传感器的选择。     

基于聚类回归算法的军种比例关系研究

军种比例关系是军队结构的重要组成部分,合理的军种比例关系对于军队建设意义重大.依据军事组织编制学中的“比较”的观点,运用聚类分析及偏最小二乘回归分析的算法分析军队的军种比例构成.运算结果表明,该方法军事理论依据充分,运算过程便捷,是一种新型的论证军种比例关系的算法.     

序列近似优化方法及其在火箭外形快速设计中的应用

针对序列近似优化方法在代理模型构造与采样策略等方面的不足,基于采样点局部密度,引入与局部密度成反比的样本点影响体积概念,通过优化总影响体积确定径向基函数最优核宽度,满足序列近似优化过程不同规模、非均匀样本条件下的函数近似需要;建立潜在可行域最大距离加点准则,并与潜在最优加点准则结合平衡算法的探索能力与开发能力;建立三步收敛判定准则;构建改进序列近似优化的算法流程。对于Golinski减速器的优化设计问题,算法在目标函数调用42次后便搜索到全局最优解,体现了其良好的全局寻优能力与搜索效率。以"天航二号"火箭为例,建立其外形优化问题数学模型,所提优化方法在调用原始计算模型165次之后便搜索到全局最优解,大大提高了设计效率,同时飞行试验也表明设计结果满足要求。     

车载综合电力系统动态重构及其功率流控制

随着陆战平台全电化技术的加速发展,战斗平台大功率用电负载不断增加,电能需求急剧上升,且不同负载驱动特性迥异,对车载综合电力系统的供电性能与负载适应性提出了苛刻要求。针对上述问题,探讨了一种车载综合电力系统动态重构方法,利用系统内部各装置、部件组合重构,构建出适应不同应用环境的多种工作模式;在此基础上,设计了工作模式层次化状态集,提出了基于有限状态机的工作模式转换与功率流动态控制方法,将其应用于工程实践。装车试验结果表明:系统模式转换灵活,冗余度高,动态重构能力强,负载适应性好,可为高适应性车载综合电力系统研究提供参考。     

一种频率可重构短波宽带鞭状天线设计

针对目前10 m短波鞭状天线存在的低频段增益和效率低的问题,基于入侵性野草(invasive weed optimization,IWO)算法和分波段加载匹配网络重构技术,设计了一款分波段短波宽带鞭状天线;然后,采用IWO算法对每个分波段内天线的加载网络和匹配网络分别进行了优化,设置了不同标称阻抗、传输线变压器变比以及下加载点的位置;最后,进行了仿真分析,结果表明:所提方法使低频段天线增益最多提高了6 d B,有效解决了该天线低频段的增益缺陷。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

航天二院“防非”战役记事

突如其来的非典疫情像乌云笼罩住这个阳光明媚的春天,尤其是四月中旬,航天科工集团二院721医院收治了首例输入性非典病例后,非典疫情更是兵临航天科工集团二院城下。航天科工集团公司党组,二院党组指挥全院职工团结一致,沉着应战,打响了二院战地非典防治的攻坚战。     

非线性最小二乘定位问题的全局收敛解法

将全局收敛策略与牛顿法相结合,得到了对初值不敏感的迭代算法.将该算法应用于非线性最小二乘目标定位中,在初值受测量误差影响而估计不准的情况下,可以通过迭代得到精度更高的解.推导了应用于双基地二维目标定位情况下的全局收敛牛顿法.