多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源...     

基于应变局部化理论的剑桥模型改进

应用传统的弹塑性理论模型在分析剪切带的时候遇到了很多困难,如控制方程失去椭圆性等,其原因是传统的弹塑性理论模型并没有包含材料的内部参数。在剑桥模型的基础上,考虑应变二阶梯度,提出一种新的计算剪切带的理论模型。当应变局部化发生时,带内土体采用该模型计算,带外土体则按照传统弹塑性模型计算。该理论模型汲取了剑桥模型实验参数少,应用简便的优点。     

战机最速角度机动攻击导引指令生成算法

针对现代空战的特点,根据战机飞行动力学,对时间最优情况下的最速角度机动攻击导引指令生成进行了研究。将最速角度指向机动导引控制问题视为受终端状态、过程以及控制约束的多约束优化问题,通过引入惩罚函数将多约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用共轭梯度法寻优得到导引指令,给出了最速角度指向机动导引指令生成的具体算法,最终通过仿真证明了所提算法的有效性。     

融合动量项的步长自适应盲源分离算法

为进一步缓解盲源分离算法收敛速度与稳态误差之间的矛盾,首先在自然梯度算法的基础上,通过融合动量项改善算法的收敛速度,基于分离性能指标的步长自适应减小稳态误差;然后,给出了所提算法的模型图,同时考虑分离性能和计算复杂度,选择合适的融合动量项算法,并设计了算法的近似最优参数,有效避免了算法的分段收敛;最后,合理选择步长与动量项的权重系数,有效改善了分离性能与收敛速度。仿真结果表明:该算法在一定程度上缓解了上述矛盾,并具有较低的计算复杂度。     

铁红环氧酯涂层中缓蚀剂的研究

在有机涂层中加入缓蚀剂构成耐蚀涂层,可以进一步提高原涂层的耐蚀能力。本文研究了一种缓蚀剂HN(由H和N复配而成,H为杂环类,N为胺类),用在普通涂层—铁红环氧酯中试验。采用了四种方法:电化学交流阻抗法,盐雾箱试验法,人造海水浸泡,海上实船挂片,并分别与未加缓蚀剂的原涂层进行对比,对各涂层的耐蚀性能进行评定。结果表明:在铁红环氧酯中加入少量HN缓蚀剂后,在不改变原涂层附着力的情况下,明显提高了原涂层的耐蚀能力。     

变化风场对气象火箭射高的影响

建立了变化风场的气动力模型 ,讨论了风梯度的气动力效应。对气象火箭在弹道风和变化风场中的飞行轨迹进行了数值仿真。计算结果表明 :该模型正确合理 ,与实际飞行结果吻合好。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

基于包膜铝粉的低明度低发射率涂层制备及其应用

针对车辆等装备的低温热源部位红外隐身受限于红外特性屏蔽与可见光隐身特性兼容的难点，提出了一种基于包膜铝粉技术的低明度低发射率涂层制备方法。首先，利用油酸刻蚀包膜铝粉，显著降低了铝粉的明度，同时不影响其发射率性能；然后，利用包膜铝粉与玻璃微珠、红外透明颜料、树脂等相结合，成功制备了明度低于38、8～12μm发射率低于0.48的红外隐身涂层，并将该涂层应用于车辆轮毂以及舰船模型的喷涂。结果表明：该方法所制备的涂层在显著降低目标亮度的同时，还能有效屏蔽目标的红外辐射特性，达到良好的光学与红外兼容隐身效果，可用于车辆等装备的低温热源部位红外隐身。     

磁梯度张量的旋转计算方法

为了获得磁梯度张量数据,提出旋转计算磁梯度张量的方法。使倾斜放置的磁梯度计绕竖直轴线转动,利用测得的空间磁梯度数据计算得到磁梯度张量。以磁梯度张量的理论值作为参考,选取一组较优的转动角、倾角和基线长度等模型参数,分析磁力仪三轴指向误差对磁梯度张量计算结果的影响。数值仿真结果表明:该旋转合成方法能够有效获取磁张量信息,合成计算值与理论值之间的差别较小。