尾喷流底部流场与外流场干扰的拓扑结构数值模拟

本文从非定常全ＮＳ方程出发，运用时间推进方法，采用有限体积方法离散控制方程，模拟了轴对称钝锥尾喷流场与外流场的干扰，得到了随时间发展的精细的流场拓扑结构，并对几种出口压力比的不同情况进行了比较和分析。     

随机环境中的M/MY/1排队系统

文献［４］讨论了随机环境中的Ｍ／Ｍ／１排队模型，本文提出和讨论随机环境中的Ｍ／Ｍｙ／１排队模型，在统计平衡条件下给出了队长和等待队长的平稳分布以及平均队长和平均等待队长，得到了等待时间和逗留时间分布以及平均等待时间和平均逗留时间。     

基于操作路径评分的某雷达参数测量考试系统

参数测量训练及考核是提高雷达技师维修保障能力的重要手段。在分析当前某型雷达参数测量训练及考核手段存在不足的基础上,针对当前的考试系统软件只能对考试结果进行评分,不能适用于既要对考试的操作过程又要对考试结果同时进行评分的问题,根据某型雷达参数测量训练及考试业务的特殊需求,设计并实现了一种基于操作路径评分的软件系统,该系统能够对某型雷达参数测量训练及考试的模拟操作步骤及结果同时进行评分。系统已经投入应用,实践证明:本系统能够节约成本,有效提高训练效率。     

扩展卡尔曼滤波的最优红外被动制导律

建立了导弹-目标攻击简化数学模型,运用线性二次型理论得出最优随机制导规律.通过建立伪测量方程,运用变增益扩展卡尔曼滤波技术求解了只有角度信号下的导弹被动制导问题.大量的数字仿真表明该导引规律具有收敛快、无偏差、精度高的特点.     

基于时间序列分析的火灾发生规律研究

在时间序列分析建模思想的基础上,基于全国2007年24小时火灾起数建立时间序列模型,对火灾发生趋势进行分析,并从预防控制时间上提出相应的防控建议。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯图像几何校正

天基光学相机实际在轨对地观测成像的畸变需通过几何校正抑制。目前主流面阵相机对地观测获得的小尺寸、高帧频序贯图像很难满足传统几何校正方法逐帧解算对单帧图像控制点数量与空域分布的要求且计算量巨大。针对这一问题,提出一种使用等效偏移角稀疏测量的面阵相机序贯观测图像几何校正方法,将逐帧校正参数解算问题转化为时域稀疏测量条件下等效偏移角信号恢复问题,利用等效偏移角信号时频信息可有效降低对单帧图像控制点数量和空域分布要求。通过高分四号卫星面阵相机在轨实测图像数据验证了所提方法的可行性且其能大大降低序贯图像几何校正处理的计算量。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

相干反斯托克斯喇曼光谱测量技术

根据燃烧诊断的需要 ,研究了理论相干反斯托克斯喇曼光谱 (CARS)与温度、浓度和压力的关系 ,在液化石油气 /空气预混火焰中进行了氮分子CARS测温实验。结果表明 ,CARS是一种很有前途的发动机燃烧诊断技术     

铅壳柔爆索爆炸产生冲量的实验

采用光电测量方法 ,对铅壳柔爆索爆炸产生的冲量进行了实验测量。实验结果表明 ,打击到靶板表面的铅粒子中仅有一小部分粘附在靶面上 ,相邻柔爆索之间的相互作用使得冲量增大