脉冲多普勒雷达对运动目标回波信号的检测

分析了倒置接收对目标回波信噪比和杂波特性的影响 ,讨论了在相关杂波区对回波信号有效检测的方法。针对如何在“弹 -目”相对运动参数未知条件下对高速运动目标进行积累检测这一问题 ,提出了一种多周期移位积累的新方法     

二羟基苯氧基硅烷合成途径设计及产物表征

用Hyperchem 7.0软件的半经验分子轨道法(Semi-empirical-AM1)和分子力学(Molecular Dynamics)法计算了二羟基苯氧基硅烷不同合成过程反应的焓变,对反应途径进行优选,计算了产物的IR谱图,并与实验结果进行了对比。研究表明,以对苯二酚与二乙氧基硅烷进行反应制备二羟基苯氧基硅烷在热力学上是有利的,可得到目标产物;Hyperchem 7.0软件用于新型有机硅化合物合成途径优化及产物表征具有一定的应用价值。     

复合材料单面胶接修复含中心裂纹铝合金板的疲劳特性分析

利用ANSYS有限元分析软件,建立了复合材料单面胶接修复铝合金裂纹板的裂纹长度参数化的有限元模型,分析了修复结构的裂纹尖端应力强度因子及其变化幅值的规律;与试验测试结果相结合,得到了描述修复结构疲劳特性的Paris公式材料常数;碳纤维、玻璃纤维复合材料胶接修复铝合金裂纹板的材料常数C、m分别为6.76×10-10、2.27和7.89×10-10、2.33。     

ISAR成像包络对齐性能评估

运动补偿是ISAR成像中的关键技术,通常包括包络对齐和相位补偿,而包络对齐是相位补偿的基础。现有包络对齐方法较多,在无法直观判断包络对齐效果的情况下,需要进行定量评估,以选择最优的对齐方法用于ISAR成像。提出基于距离单元方差的包络对齐评估方法:以对齐后各距离单元方差的加权和作为评估指标,对包络对齐结果直接进行评估。进行了相应的仿真实验,结果证明了该评估方法的有效性。     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

军队后勤物资联合采购的联盟规划方法研究

关注军队后勤物资采购模式的发展,研究网上联合采购这种新型的采购方式。在分析了目前军队后勤物资采购现状的基础上,首先介绍一种多Agent中介系统主导的联合采购市场模型IMASCPM,然后针对各单位具有多样化、个性化复杂需求关系的组合购买问题,给出一种后勤物资联合采购的联盟规划算法,对其算法复杂性进行了分析,并与国外相关研究进行了比较。     

一种WindML双屏显示驱动程序设计方法

针对电子装备软硬件平台对双屏显示输出的基本要求,探索了在VxWorks系统下开发WindML双屏显示驱动程序的方法。分析了WindML图形系统驱动程序体系结构,通过在图形驱动和WindML图形接口之间增加一个双屏显示控制层的方法,由双屏显示控制层接收WindML图形接口指令,再传给图形显示驱动程序,实现双屏显示输出。该方法设计的双屏显示驱动,能够使两个分开的屏幕逻辑上合为一个大的屏幕,很好的解决了WindML双屏显示输出的问题。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。