12.7mm高射机枪模态试验与分析

本文利用实验模态分析技术和有限元法研究机枪—土壤系统的动态特性,通过模态试验获得机枪在硬质土壤支撑条件下的低阶模态信息,据此对机枪有限元模型的边界条件进行模拟,并从动力学角度分析影响射击精度的主要因素,为进一步研究机枪结构动力修改和质量评估提供依据,     

新型智能化平直度测量装置

本文主要介绍了“智能化平直度测量仪”的结构和工作原理,它解决了在几何量计量中对平尺、平板、以及机床导轨等的自动检测及误差评定问题。工作效率提高近百倍。由于采用了分立式结构,该仪器还可以广泛地应用于形位误差、螺纹、齿轮等几何量计量领域,是一种实用的智能化测量仪器。     

火炮反后座装置气液量检测的新方法

本文提出火炮反后座装置气液量检测的一种新方法,讨论了系统的工作原理、实现途径及保证检测精度的措施,并给出了实验结果。在新方法的基础上业已形成实用的、具有智能化特征的系统装置。     

坦克火控系统首发命中率解析

集中讨论了火控系统的首发命中率提法及试验考核方法中的一些问题,对火控系统的论证,试验及评价都有实际意义。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

水池拖动模型阻力测量系统

介绍了以8031单片机为控制核心,由传感器、放大器、微型打印机及数据采集自动启动电路构成的阻力测量系统。它装在水池小型拖车上,能自动启动阻力测量,自动计算及打印结果,具有体积小、重量轻、自动化程度高、精度好等特点,有较好的实用价值。     

在线测量精密机床和加工工件直线度的新方法——优化误差分离法（OEST)

目前,运用多传感器对工件和精密机床的直线度进行在线测量的方法有ＳＴＰ法、ＳＴＲＰ法和ＦＳＴＰ法等。由于受到传感器相邻间隔距离的限制,这些方法往往只适合于长工件的在线测量。本文推荐的新方法──优化误差分离法（ＯＥＳＴ）可以用于短工件中的测量,它是基于频域分析和时域优化搜索的原理,可以克服频域变换中出现的边缘失效问题以保证频域变换的正确性。本文还介绍了计算机仿真和实际测量实验的结果,并验证了该方法的可行性和正确性。