多碱光电阴极饱和机理研究

多碱光电阴极饱和机理的研究对于提高阴极电子发射能力具有重要意义。依据光电阴极三步电子发射理论,采用蒙特卡洛法研究了多碱光电阴极的电子发射过程。研究结果与相关文献中的实验数据进行了对比分析,光子能量临近光电阴极响应阈值附近时,得到的量子效率曲线以及电子能量分布曲线与实验数据吻合良好。基于上述模型,研究了光压效应和空间电荷效应对多碱光电阴极电子发射特性的影响。结果表明,多碱光电阴极在光压效应限制下的阈值饱和激光能量密度约为8μJ/cm~2,在空间电荷效应限制下的阈值饱和激光能量密度约为2. 23μJ/cm~2。开展了266 nm激光辐照多碱光电阴极实验,经测量,多碱光电阴极的阈值饱和激光能量密度约为2μJ/cm~2,这表明空间电荷效应是限制其光电子发射能力的主要因素。     

COSMIC掩星电子密度廓线的质量检核

利用COSMIC掩星任务自2010年至2014年的电离层电子密度廓线,使用只考虑廓线自身特性的4种参数进行质量检核,并对廓线质量的时空分布进行分析。发现在廓线质量的空间分布上,廓线不合格率在高纬地区最高,其次是低纬地区,在中纬地区最低,这可能与电子密度分布在磁赤道附近存在赤道异常、两极地区的磁场强度最大有关。廓线质量的季节变化较明显,在南、北半球,冬、春两季的廓线不合格率均显著高于夏、秋两季。另外,廓线质量具有一定昼夜分布特性,不合格率白天明显较夜晚低,且在晨昏分界线上变化较大。合格廓线的电子密度峰值和峰值高度分布在磁赤道附近明显高于其他区域,呈现"双驼峰"现象。     

无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

δ星座的分析与设计

卫星星座的选择与设计是航天任务实现中的一项重要环节。如何有效地进行δ星座的设计是本文着重探讨的问题。本文首先从集合的角度探讨了任一时刻多颗卫星对地面给定区域覆盖情况的分析方法，利用仿真计算，对δ星座进行分析，提出δ星座的设计方法，并给出了相应的仿真设计结果。     

基于遗传算法的模糊分类及其应用

本文建立了一种区域性距离上基于遗传算法的模糊识别爆炸与地震的方法。以纵波,波最大振幅比,横波最大周期,近震震级与近震持续时间震级比作为鉴别量。此方法对河北样本和山西样本进行了识别,山西样本的正确识别率达９５．６％,河北样本的正确识别率在１００％。此方法优于神经网络方法。     

基于计算智能的分类器的应用

常数规则,一阶线性规则和基于遗传算法的模糊分类器,以及基于遗传算法的神经网络分类器在核爆监测中有着广泛应用前景,它们能为中远程核爆炸探测和核试验核查提供识别智能分类器。尤其是基于遗传算法的模糊分类器,从目前的应用来看其识别效果最好。     

非最小相位系统的遗传优化辨识算法

本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ＡＲＭＡ模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ＡＲＭＡ模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。     

创新人才军民融合培养体系及其构建

创新人才军民融合培养构成人才强国战略、创新驱动发展战略和军民融合发展战略的交汇点。创新人才是战略资源,军民融合为创新人才培养提供了一条全新路径。作为一项系统工程,创新人才军民融合培养包括创新人才军民融合培养主体系统、创新人才军民融合培养客体系统、创新人才军民融合培养方案系统、创新人才军民融合培养资源系统、创新人才军民融合培养制度系统、创新人才军民融合培养考评系统,在系统构建过程中需加大统筹协调、投入保障、政策倾斜、法治保障、合理使用力度,注重体系推进。     

航母作战部署的舰载机出动架次优化研究

针对航母作战部署中航母平台按时到达部署地限制和舰载机出动回收任务需求,建立了非线性整数规划模型,目标函数是舰载机出动架次总数,约束条件包括非线性的航母平台部署偏差约束和线性的舰载机出动约束;采用遗传算法求解这个具有复杂约束条件的舰载机出动架次优化模型;解算了一个航母作战部署的实例,结果表明模型和算法可行。     

基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。