心理战中信息二次传播效果仿真研究

对心理战中宣传信息在敌军士兵中二次传播的问题进行研究,对单个士兵进行仿真建模,使用蒙特卡洛法模拟计算其状态及行为。从统计的角度,研究士兵集合在整体上呈现出的规律状态,对结果进行分析。实验结果证明该方法可以有效地对信息二次传播问题进行模拟仿真,仿真结果具有一定的真实性和可信度,可从中得出一些对部队心理战建设具有一定指导意义的结论。     

潜射鱼雷在引导兵力通报下的远距攻击

在分析引导兵力通报情况下鱼雷远距攻击流程的基础上,建立了引导兵力通报下鱼雷远距攻击中的有关数学模型,并对鱼雷远距攻击命中概率进行了计算分析,对鱼雷在引导兵力通报下远距攻击的作战使用提出了对策建议。     

高精度空间非合作式相对轨道状态预报

为了解决接近空间非合作目标过程中的相对导航问题,提出一种基于相对轨道动力学方程和二阶龙格库塔积分公式的高精度空间非合作目标相对轨道预报模型。考虑地球J2摄动加速度,将目标轨道方程在参考轨道附近展开,保留至引力加速度差的二阶展开项,并进一步推导考虑J2摄动的参考轨道角速度和角加速度,建立相对轨道动力学微分方程;在给定相对轨道初值的情况下,采用二阶龙格库塔积分公式进行相对轨道预报。该模型采用数值积分方法,对相对轨道动力学模型形式没有限制,通用性好,适用范围广;选择低阶龙格库塔公式积分预报,既减少了计算量又保证了计算精度。设置高轨和低轨两种相对运动仿真场景,仿真结果表明了模型的通用性和精确性。     

射线追踪法应用于传播预测的研究

近年来,随着射线追踪法的发展,利用精确的3维数字地图,使精确的电波传播预测成为现实。但是这种方法有很大的缺陷,文中从现阶段城市3维地图建立现状和控制成本的角度考虑,探索了结合射线追踪技术和传统电波传播预测方法,借助计算机辅助设计分析,实现传播覆盖预测的一种新方法,并尝试实现了一个工程案例,进行了相关分析。     

远距离反坦克导弹最新发展述评

系统地论述了当前世界范围内各式远距离反坦克导弹的研究、发展、应用、升级改造思路和更新换代情况,以及一些知名公司的研制和发展特色;指出远射程、高精度、大威力,以及良好的适配能力和多用途化将成为其发展的重点。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

运用故障传播图进行诊断推理的研究

基于对系统结构的分析,利用系统本身各部件之间的故障传播特性,提出了一种新的算法,以确定系统发生故障时真正的故障源。在单一故障源诊断中,可以确定故障源;在多故障源诊断中,确定最大可能故障源的最小集合。     

基于BP神经网络的机载航炮故障诊断方法

机载航炮是战斗机的一个重要作战武器,其工作情况的好坏直接影响到战机的攻击和自卫能力,因此,对机载航炮的故障诊断受到航空兵部队普遍关注。通过对机载航炮大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理,利用BP神经网络建立了机载航炮智能诊断模型。该网络采用了三层结构、17个输入量、10个输出量的故障诊断系统,较完善地反映了机载航炮的故障类型。经故障诊断实例检验,该系统诊断结果正确,有良好的实用价值。     

连续旋转爆震波传播模态试验

通过保持空气流量不变、改变H2/air当量比开展了连续旋转爆震对比试验,发现随当量比的降低出现三种传播模态:在较高的当量比(0.90~1.86)下,连续旋转爆震波以同向传播模态传播;在较低的当量比(≈0.75)下,则以双波对撞模态传播;在中间工况,则以上述混合模态维持传播。分析了不同传播模态下的高频压力特征,并初步分析了传播模态的转换机制:当量比较高时,爆震强度较高,传播过程中的损失和速度亏损相对较小,爆震波以同向传播模态维持传播;当量比较低时,爆震强度较低,传播过程中的损失和速度亏损较大,此时无法维持同向传播模态,而以双波对撞模态传播,这是由于双波对撞模态中的激波对撞产生高温环境,有利于燃烧放热,其可能是连续旋转爆震的极限传播模态。     

KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。