群车加油系统水力计算方法

加油系统是群车加油装备的主要系统之一,其不同工况的水力计算结果是研究和分析加油系统规律和特性的基础。介绍了新型群车加油车加油系统基本结构,针对其结构简单、工况随机多变的特点,运用排列组合知识对系统工况进行了归纳分类,共有1 023种工况组合和10种加油模式;提出距离矩阵法用于建立加油系统的随机工况数学模型,并详细阐述了模型计算过程;通过对单枪、五枪和十枪加油模式的典型工况进行计算,最终结果验证了该方法用于求解群车加油系统和其他多分支管路系统随机工况的水力计算是可行的。     

大型公共建筑自然通风节能设计

根据大型公共建筑特点与自然通风原理,探讨和归纳实现大型公共建筑自然通风的设计方法,并结合具体的工程案例阐述自然通风方法的实际运用。通过外部环境营造、平面布局控制与分化以及内部空间形态优化等策略,能较好地实现自然通风,降低建筑能耗。     

真比例导引律的降维分析方法

提出了三维真比例导引律的降维分析方法。首先研究视线的运动规律,提出了视线的两种旋转角速度及其计算方法,建立了视线运动方程与新的弹目相对运动方程。其次通过对弹目相对运动的分析,发现在三维空间中存在视线瞬时旋转平面,可以在该平面内构造二维制导律,以应用于三维拦截问题的制导控制。然后将空间真比例导引律不加任何近似与线性化直接引入视线瞬时旋转平面,使其维度从三维降为二维,并对其制导特性进行了分析。最后通过仿真对比分析,验证了真比例导引律降维分析方法的有效性。     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

复杂系统多属性决策方法

多属性决策已成为复杂系统评定的重要手段。属性标准化是多属性综合决策中的一项重要内容,标准化方法应严格遵循属性的物理意义和对决策目标的影响,要求标准化前后属性值比较的物理意义一致或接近。首先在分析现有标准化方法不足的基础上,提出了效益型、成本型和固定型属性标准化新方法,经过该方法得到的标准化结果,满足了标准化前后的可比性和线性化。其次,综合分析了加权和和加权积决策模型应用范围,得出加权积模型更适用于复杂系统的多属性综合决策问题研究。最后,将标准化方法和加权积决策模型应用于算例分析,分析结果验证了提出方法的有效性和一致性。     

一种多站无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达系统面临的4大威胁,多站无源联合定位系统被广泛采用。航迹起始是多站无源联合定位系统对目标进行跟踪的首要问题。分析了多站无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,在有源定位系统航迹起始的逻辑法基础上,利用辐射源参数构造多维相关波门进行关联判定,并采用基于最小二乘法的直线拟合方法对航迹作平滑处理,提出了一种针对多站无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

中程空空导弹可攻击区解算的新方法

建立空空导弹初始发射距离三维预估模型,提出一种空空导弹可攻击区解算的新算法。该算法将空空导弹初始发射距离预估模型与黄金分割法相结合,用导弹初始发射距离预估值构成黄金分割法的初始搜索区间,进行攻击区边界搜索。仿真结果表明,该算法提高了空空导弹可攻击区的精度,降低了边界搜索循环次数,具有有效性。     

考虑降雨影响的飞机生存力模型与仿真分析

为研究更符合实际战场环境的飞机作战生存力,以降雨这一自然环境为典型,建立了雨杂波干扰下雷达对飞机的探测概率模型以及飞机生存力模型。认为飞机的RCS是Swerling起伏目标,通过确定综合信干比和最小可检测信噪比,采用蒙特卡罗法,利用MATLAB仿真了在雨杂波干扰和杂波抑制综合作用下飞机的生存力与距离的关系,并重点讨论了雷达波长和降雨状况对飞机生存力的影响。结论认为:在S波段内,降雨使飞机的生存力有一定程度的提高,且随着降雨量的增大和敌方雷达波长的减小,飞机生存力的提高更为明显;考虑降雨状况的影响,对于飞机生存力的研究是具有一定实际意义的。     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。