小子样条件下战斗部爆炸仿真数据可信性分析

高效毁伤战斗部试验次数受到严格控制,如何在小子样条件下分析仿真数据的可信性非常有必要。通过均匀试验得到了战斗部在地下目标腔室内部爆炸某点冲击波最大超压峰值,利用normplot及Lilliefors函数分析了仿真数据的分布特征,而后在已有检验方法的基础上,结合顺序统计量和均匀分布的特点提出了一种新的相容性验证思路。研究表明:该方法不受样本容量的限制,利用MATLAB程序编程可以快速判断仿真数据的可信性。     

反海盗任务中大中口径舰炮火力应用

在反海盗任务中,大中口径舰炮武器系统可担负对海盗船进行警示或警告性射击,或者直接打击的任务。在对海盗船编队目标特性分析的基础上,以单管大口径舰炮对集群海盗船射击作为研究对象,将射击类型分为警示、警告和阻拦射击,重点分析了对集群海盗船只警告性射击方式,提出了警告性射击修正量的计算方式,最后通过实例仿真证明了该方法的适用性。     

国内生存分析在可靠性数据分析中的应用进展

针对可靠性数据分析中遇到的小样本、异总体、删失和截尾问题,引入现代统计学的重要分支——生存分析理论,分别从参数生存分析模型、非参数生存分析模型和半参数生存分析模型3个方面分析了国内生存分析在可靠性数据分析中的研究现状与应用进展。     

CCOS边缘效应的小研抛盘修形修正方法

计算机控制光学表面技术(Computer Controlled Optical Surfacing,CCOS)是加工离轴非球面的一项重要技术。小磨头抛光的边缘效应严重制约CCOS技术的加工精度和加工效率。在获得影响边缘效应的关键参数后,结合残余误差等高线的路径规划,对CCOS产生的边缘效应产生的翘边现象进行修正;通过对一块体育场形离轴非球面的加工,获得了全口径光学测量数据,为后续精加工提供面形基础。     

小型堆不可隔离小破口事故下的舱室放射性活度可视化

以某小型压水堆为研究对象,运用MELCOR程序建立事故分析模型,研究了不可隔离小破口合并全船断电始发严重事故下舱室放射性活度变化规律。结果表明:不可隔离小破口事故下,倘若安全设施失效,将导致堆芯熔化;堆舱放射性活度比其相邻舱室高4个量级。在此基础上,开发了小型堆典型严重事故下辐射场可视化系统,可为舱室剂量评估和核应急决策提供支持。     

一种有效的红外弱小目标DBT算法研究

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。     

小推力液体火箭发动机燃烧与传热数值仿真研究

针对边区液膜冷却型小推力液体火箭发动机,引入VOF模型模拟冷却液膜,使用数值仿真手段计算了发动机推力室突扩构型对燃烧效率与传热特性的影响.对比可见计算结果是可靠的,计算表明无量纲台阶高度H*从0.111增加到0.222,燃烧效率增加0.35个百分点、燃烧效率随无量纲台阶长度L*增加变化较小、另外传热特性受H*与L*的影响都不大.这表明在扩张型推力室中,燃烧效率下降的主要原因是壁面附近的气态MMH无法与氧化剂有效混合.     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

关于值分布论中一个著名猜测的推广

运用Nevanlinna的亚纯函数理论方法,研究了超越亚纯函数的值分布理论,获得了如下的结论:设f为超越亚纯函数,c为f的不恒等于0的的小函数,则当n≥3时,fnf′-c有无穷多个零点;若附加条件f只有有限多个级≤2的零点,则对一切正整数n,fnf′-c都有无穷多个零点.因而对Chiang Y M的问题作出了部分回答.     

小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。