SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

基于实际案例的导弹装备战斗损伤评估

指出了基于实际案例的通用导弹装备战斗损伤评估内容及特点,提出了战斗损伤评估的量化标准,定义了战损率的概念;采用向量夹角余弦方法综合出了导弹装备各级组件的战损率及车辆的战损量化值,并通过实例证明了该方法具有所需信息量小、主客观综合性强、评估方法易于仿真实现等优点.     

固体火箭发动机二次喷射控制矢量喷管流场仿真

采用基于Favre平均的三维N-S方程和k-ε湍流模型对固体火箭发动机二次喷射推力矢量喷管复杂干扰内流场进行数值模拟。空间上采用三阶精度差分格式进行求解,时间上采用隐式Jacobi点迭代方法进行迭代推进,直至流场收敛。数值模拟得到矢量喷管二次射流的激波系结构,以及复杂的主/次流干扰流动图像。二次喷射流场包含复杂的涡系结构和波系结构,还存在着边界层与激波的相互干扰、自由剪切层、激波、膨胀波和大尺寸分离。数值模拟还表明,高温燃气射流导致喷射孔附近喷管壁面处的温度相当高,需采取相应的热防护措施。     

PMSM空间矢量控制在坦克全电炮控中的应用

介绍了数字交流全电式坦克炮控系统的设计,针对基于DSP(数字信号处理器)的永磁同步电动机(PMSM)电压空间矢量算法的特点,研究出了优化控制的新算法,减少了计算量,提高了系统的性能.试验结果表明系统具有良好的动静态性能,能显著地提高炮控系统的各项战技指标.     

使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法

融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法,通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程,将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作,使得时间抽取法基2快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作,时间抽取法基4快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作;优化了蝶形因子的向量访问,减少存储开销。实验结果表明,提出的方法能够显著加速快速傅里叶变换的计算,取得高效的计算性能和效率。     

声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

面向SDR应用的向量存储器的设计与优化

针对面向SDR应用的SIMD数字信号处理器高带宽数据访存需求,提出并实现了一种新型的向量存储结构.该向量存储器由16路向量存储块构成,每路采用两组多体低位地址交叉编址存储结构,减少了访存体冲突,充分利用多存储体带宽,以较小的功耗代价实现并行访问多个向量数据.在此基础上,还设计了一种向量访存重整理单元,使向量存储器可灵活支持多路SIMD结构向量处理单元的非对齐访问,实现了其对向量存储器的共享.测试结果表明,该向量存储器能有效减少或消除向量处理单元之间的数据混洗操作,加速相关应用算法.     

基于AdaBoost-SVM算法的某火炮炮闩技术状态评估

针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。