基于动力学仿真的6×6轮式越野车辆总体性能评价

为分析和评价某型6×6轮式越野车辆的总体设计性能,建立了整车多刚体动力学模型、刚柔耦合动力学模型以及悬架系统台架试验模型,计算了整车固有特性,依次进行了悬架系统运动学、行驶动力学、操纵稳定性分析。在计算车体和悬架摆臂结构模态的基础上,考核了典型行驶工况下车体和悬架部件结构的动态强度,依据国家相关标准,利用仿真结果对6×6整车设计进行了系统的评价,指出了该越野车总体设计性能的不足,为其进一步改进和优化设计提供了参考依据。研究方法对其他轮式越野车辆系统的设计和评价具有一定的参考价值。     

激光成像自动对焦系统的散斑噪声滤波算法

针对激光主动探测成像的散斑（Speckle）噪声影响自动对焦系统的清晰度评价函数曲线,从而影响对焦性能的问题,提出一种多方向线型加权形态滤波方法。实验证明：基于该方法构造的滤波器明显改善了激光图像清晰度评价曲线（即自动对焦曲线）的形状,降低了误对焦率,提高了自动对焦系统的稳定性。     

一种基于云模型和惩罚函数的多属性评价方法

通过系统阐述多属性评价中存在的＂不确定性转换问题＂和＂属性组态控制问题＂,提出了一种基于云模型和惩罚函数的多属性评价方法。以云模型为理论基础,提出了定性属性、定量属性的云化处理方法,实现了属性值的不确定性度量;以惩罚函数为理论基础,根据不同属性的惩罚幅度、灵敏度需求,构建了3种连续型惩罚函数,实现了属性组态的有效控制;最后,提出了用云模型表达的属性值集结算法和排序选优方法。通过实例应用,验证了方法的可行性、有效性。     

考虑Reissner效应的功能梯度柱壳裂纹高阶渐近场

针对考虑Reissner效应的功能梯度柱壳裂纹问题,通过分离变量和级数展开法构造广义位移函数,求得了裂纹尖端高阶渐近场。结果表明：该解类似于Williams解,为此类问题的特征函数,能够描述此类材料各种含裂纹结构的整个应力场和位移场;材料非均匀性对高阶项有显著影响。     

机场跑道毁伤效果评估系统研究

开展对机场跑道的毁伤效果评估研究在战效评估领域具有重要的现实意义。针对机场跑道目标的特点,提出了一种机场跑道毁伤效果评估方法,即以毁伤效果评估数据为基础,在机场跑道区域内寻找飞机的最小起降窗口,以此判断机场跑道是否被封锁,实现对机场跑道的物理毁伤评估和功能毁伤评估。仿真实验结果表明该方法能够合理地评估机场跑道的毁伤效果,对打击方案优化比对具有重要意义。     

高阶BOC信号电离层色散效应的模拟方法

导航信号模拟器需要模拟电离层引起的延时和色散效应,与传统导航信号相比,新体制高阶BOC信号具有更宽的带宽,而传统导航信号的模拟方法会引入不可忽略的电离层延迟建模误差。通常情况下BOC(14,2)信号上下边带信号的电离层延迟可达到米级的差异。提出运用双边带模型的BOC信号模拟方法并进行了仿真,结果表明改进方法可以准确模拟电离层色散效应的影响。     

软件可维护性的一种定量计算方法

软件可维护性是软件维护难易程度评价的标准,为实现软件可维护性的定量计算,在介绍波动效应的基础上,根据软件可维护性计算的基本思路和基本原理,建立了基于波动效应分析的软件可维护性计算模型,并对模型进行了分析和校验。     

基于作战仿真的装甲车辆作战效能评估方法

在研制开发装甲车辆的过程中需要预先知道设计的装备是否满足未来战场需要,主要是它的作战效能是否能满足要求。为了获得研制中装备的作战效能,较好的办法是建立作战模型进行仿真。在仿真结果的基础上,通过选取作战效能评估的主要评价指标,建立装甲车辆作战效能的一个综合评估模型,得到了作战效能。     

基于时间反转声学理论的超声相控阵超分辨率成像方法

在超声相控阵检测领域,常规成像方法遵守瑞利准则,其成像分辨率受到波长限制。研究时间反转多信号分类(Time Reversal-MUltiple SIgnal Classification, TR-MUSIC)方法,在保持超声波工作频率不变且不影响系统探测深度的前提下,可提高成像分辨率,实现超分辨率成像。通过全矩阵采集方法获取被测对象的超声阵列数据;利用平面B扫描和TR-MUSIC方法处理数据,得到二维和三维超声图像;依据图像特征评估被测对象内部状况。实验选取加工不锈钢试块作为被测对象,搭建超声相控阵检测系统,在试块内部加工6个直径为1 mm、可视为点散射体的相邻贯通孔作为缺陷。实验表明,TR-MUSIC方法能够区分并定位这6个相邻点散射体,而平面B扫描方法则不能。因此,基于时间反转声学理论的TR-MUSIC方法可以提高成像分辨率,改善超声图像质量。     

【专题】人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。