时域分析在雷达动目标识别中的应用

本文通过对地面几类目标运动特性的统计研究,利用线性预测的方法进行目标特征的提取,进而用模式识别的理论对地面目标进行自动识别,取得了良好的识别效果。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。     

新型自控式动活性检测仪特点分析

介绍了一种新型的自控式动活性检测仪，指出了该检测仪的结构和工作原理，分析了它的试验影响因素，同时探讨了其未来研究方向。     

基层管理要“三变”

新时期基层管理面临许多新情况、新问题 ,基层管理者要正确认识和解决这些新情况和新问题 ,就是要深知发生的新变化 ,有的放矢地应对变化 ,因势利导地控制变局 ,确保基层管理工作适应形势发展 ,不断走出新路     

一种应用于目视化瞄准的头动注视点定位算法

应用目视化瞄准技术可以简化火炮直瞄射击过程中的操作难度和瞄准效率。对于目视化瞄准时应用传统桌面式眼动仪器人体头部需要保持静止的问题,研究了一种适用于火炮目视化瞄准的头动注视点定位算法,该算法通过对头部建立四元数坐标系,计算眼球视场和屏幕坐标系,最后通过实验验证证明了通过该算法可以在人体头部自由移动的情况下获得良好的跟踪效果,证明了使用本算法可以实现头部不受限制下的眼动追踪,大大提高了视线追踪技术的适用范围,从而应用于火炮目视化直瞄射击。     

动基地多无人机协同侦察问题研究

综合考虑舰载无人机对目标进行侦察的侦察时间约束,及无人机发射和回收平台运动对无人机回收的时间窗约束,建立了更加贴近无人机作战运用发展的带时间窗约束的动基地多无人机协同侦察问题(M-MUCRP)模型。采用周期进化遗传算法进行求解,随机生成初始解,保证了所有状态的遍历,同时改进遗传过程中的交叉、变异的进化操作,增大了解的多样性,避免了陷入局部最优。仿真说明动基地的侦察模型较之前的多基地侦察模型,更符合舰载无人机侦察问题的实际应用特点。     

水下接触爆炸下液舱前置型防雷舱的动响应分析

为探讨防雷舱结构设计,采用有限元方法对同一防雷舱结构的典型模式和液舱前置模式进行数值仿真计算,通过对典型模式与实验结果的对比,验证了数值计算方法的有效性。着重分析了液舱前置对防雷舱结构动响应过程、失效模式及防护效能的影响,并分析了其形成机制。从结构破坏过程、载荷特性、吸能特性三个方面对比了两种模式的差异,探讨了两种模式防雷舱结构的防护机理,为舰船水下舷侧防护结构的工程设计提供了参考。     

采用动网格技术的弹托分离仿真模型

针对一体化弹丸出炮口后弹托由与弹体接触到绕弹托质心做六自由度运动的过程,提出一种基于弹托分段分离运动并采用动网格技术耦合流体控制方程和六自由度运动方程的弹托分离仿真模型。以尾翼稳定脱壳穿甲弹为例,仿真分析不同马赫数下的弹托分离情况,并探讨弹托和弹体气动系数在分离过程中的变化情况。仿真结果表明:弹托分离马赫数越大,分离轨迹越靠近弹体且分离时间越短,但对地分离横向位移越大。通过与试验数据的对比,验证了所提弹托分离仿真模型的准确性。     

某型榴弹发射器的动力学建模与分析

为研究某型榴弹发射器的动力学特性,对其虚拟样机模型的建立展开研究。根据其机构运动原理,进行了必要的简化与假设,添加了相应的约束副,分析了关键部件的受力情况,计算了内膛合力,确定了射手和土壤边界条件的施加方法,采用静载与动载实验研究了橡胶缓冲部件的本构关系并确定了其合适的作用力添加方法。根据仿真结果,分析了自动机与机匣的运动曲线,与试验数据作了对比,误差在允许范围内。研究结果表明,试验的方法得到橡胶部件作用力,保证了模型的精度,动力学仿真模型满足精度要求,为武器系统的后续研究打下了良好基础。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。