作战指挥系统软件动态定义和动态重组设计

对作战指挥系统软件的功能模块进行分析,引入软件构件开发的思想,采用COM/DCOM构件技术,在现有软件系统中增加远程管理构件,通过客户端程序对远程服务器管理构件的访问,动态管理远程机器上运行的作战指挥系统软件功能模块,使得作战指挥系统软件的各个功能模块能够稳定运行,使分布式作战指挥系统软件具有动态定义、动态重组、动态管理等功能,大大提高了作战指挥系统软件的可靠性和可交互性,使作战指挥系统软件达到了互连、互通、互操作性的目的.     

环形串联直缸发动机配气系统设计

环形串联直缸发动机具有功率密度高、惯性力小等诸多优点,但其运行时气缸转子始终绕输出轴周向转动,使得传统发动机静态的配气方法不再适用。因此,研究设计一种能够满足该型发动机进排气需求的新型配气系统意义重大。针对该型发动机独特的环形串联结构和差速运动特性,研究了各转子气缸的容积变化规律,分析了各转子气缸进排气相位与转子转角之间的关系,创新设计了一种基于气道复用的动态位置配气系统。根据二冲程发动机配气方案设计加工了配气系统零部件,并通过高压气动实验完成了对该型发动机的动态进排气过程。实验结果表明,当给定外加驱动气压0.25 MPa时,发动机能够以约200 r/min的速度稳定运转,有效验证了该配气系统的可行性。     

位置信息与替换概率相结合的多核共享Cache管理机制

多核系统中末级Cache是影响整体性能的关键。为了提出一种细粒度、低延迟、低代价的末级共享Cache资源管理机制,将系统性能目标转换为每个内核当前占用Cache资源的替换概率,以决定每个内核能够提供的被替换资源的数量;对某个需要增加Cache资源的内核,从可提供被替换资源的候选内核中选出距离较近且替换概率较高的一个内核,并以Cache块为粒度进行替换,从而实现Cache资源在不同内核间的动态划分。与传统以相联度为粒度的粗粒度替换机制相比,以Cache块为单位的替换机制具有更细的替换粒度,灵活性更高。另外,通过将位置信息和替换概率结合,保证了Cache资源与相应内核在物理布局上的收敛,降低了访问延迟。同时,所提出的方法只需要增加极少的硬件代价。实验结果表明,根据实验场景和对比对象的不同,所提方法与其他已有研究成果相比,可以实现从6.8%到22.7%的性能提升。     

联合火力打击弹药需求计算动态模型研究

弹药是火力打击和火力毁伤的基础.传统的火力毁伤弹药需求计算主要有两种思路,一种是不考虑对抗,单纯基于目标的幅员和弹药的毁伤概率静态计算弹药的需求,一种是考虑对抗,运用兰切斯特方程计算弹药的消耗,这样求得的预测结果与实际需求均有较大的差距.研究发现,将基于目标打击的弹药需求和在对抗条件下武器损耗因素结合起来考虑,可以有机地将两种弹药消耗的计算思路融合在一起,建立新的数学模型,所得结果反映了弹药实际需求与外部因素的内在关系,与实际作战更加相符,对战时的弹药供应决策具有重要意义.     

车载综合电力系统动态重构及其功率流控制

随着陆战平台全电化技术的加速发展,战斗平台大功率用电负载不断增加,电能需求急剧上升,且不同负载驱动特性迥异,对车载综合电力系统的供电性能与负载适应性提出了苛刻要求。针对上述问题,探讨了一种车载综合电力系统动态重构方法,利用系统内部各装置、部件组合重构,构建出适应不同应用环境的多种工作模式;在此基础上,设计了工作模式层次化状态集,提出了基于有限状态机的工作模式转换与功率流动态控制方法,将其应用于工程实践。装车试验结果表明:系统模式转换灵活,冗余度高,动态重构能力强,负载适应性好,可为高适应性车载综合电力系统研究提供参考。     

一种频率可重构短波宽带鞭状天线设计

针对目前10 m短波鞭状天线存在的低频段增益和效率低的问题,基于入侵性野草(invasive weed optimization,IWO)算法和分波段加载匹配网络重构技术,设计了一款分波段短波宽带鞭状天线;然后,采用IWO算法对每个分波段内天线的加载网络和匹配网络分别进行了优化,设置了不同标称阻抗、传输线变压器变比以及下加载点的位置;最后,进行了仿真分析,结果表明:所提方法使低频段天线增益最多提高了6 d B,有效解决了该天线低频段的增益缺陷。     

防空导弹武器系统动态组网方式研究

网络化作战已成为当前的发展趋势,传统的组网方式已不能满足空防对抗的需要,使得防空系统也必须做出相应的调整.在分析传统组网方式的基础上,提出了分布式与集中式结构相结合的动态组网方式,实现了整个网络的开放、扁平、指控节点可变,系统的作战效能大大提高.     

新型静电电位动态测试系统的研制

该测试系统主要依据接触式测试法和电压转换测试原理进行测试。通过对该系统的高压线性和频率特性进行校准,达到了设计要求。对人体静电电位进行测试实验,结果显示该测试系统运行稳定,响应速度快,测试数据准确,并可自主进行数据换算和存储。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。