压缩空气弹射内弹道影响因素作用规律研究

针对某直筒式压缩空气弹射装置工作过程中存在诸多因素影响其内弹道特性的问题,为有效改善内弹道特性,提升装置整体弹射性能,对这些因素作用于内弹道特性的规律进行研究必不可少。选择以控制阀直径、发射筒径及初始温度3个因素作为分析重点展开研究。在计算流体动力学软件FLUENT中建立压缩空气弹射装置简化模型,通过网格无关性验证,选择了网格数合适的网格模型;设置合理参数,运用动网格技术进行计算仿真,得出不同控制阀直径,筒径及初始温度情况下弹射装置内弹道特性的不同变化规律。由于研究对象为直筒式弹射装置,针对该型压缩空气弹射器的研究较少,研究结果可为压缩空气弹射过程内弹道的深入研究提供理论参考。     

地形作战性能分析数据模型建模

针对目前军用地形图数据模型不利于地形作战性能分析的缺点,提出了一种适合于地形作战性能分析的数据模型建模流程,详述了该流程中的地形作战性能概念模型、逻辑模型和物理模型的具体建模过程。通过试验证明,建立的地形作战性能分析数据模型与军用地形图数据模型相比,能够直接体现地形的作战应用特性,在执行地形分析功能过程中,数据处理简单,耗时少,效率得到提升。     

引导打击与近距空中支援作战分析

由于火力引导打击与近距空中支援在末端作战流程上极其相似,都是由占位部署、目标侦察、目标定位、上报目标信息、引导飞机(火力)、实施打击、评估、退出等步骤组成,造成相关研究人员在概念上将火力引导打击与近距空中支援相互混淆,为消除理解上的差异,明晰二者的区别,从作战概念、样式、流程等角度,对引导打击与近距空中支援进行比较研究,分析出二者在末端控制、人员要求、作战目的等方面均有本质区别,是两种相互独立的作战样式,无相互包含和繁简关系。     

基于主客观组合赋权的PSSA安全性指标分配方法

初步系统安全性评估(PSSA)是飞机系统安全性设计中的关键环节,PSSA最为核心的问题是所建故障树的安全性指标分配问题。针对目前的PSSA安全性指标分配具有较大的主观性和不确定性的难点问题,提出一种基于主客观组合赋权的PSSA安全性指标分配方法。应用粗糙集理论(RS)和区间层次分析(IAHP)法分别确定客观和主观权重,并采用最优赋权法对分配结果进行优化,具有既能客观反应各指标的重要性,又能反应决策者主观愿望的优势。利用一组案例验证了模型的合理性和实用性,可为飞机系统安全性设计提供定量的理论参考。     

一种提升树算法在网络故障关联分析中的应用

针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策判别,并利用R语言可视化方法的关系数矩阵提取和筛选出投诉/故障映射主属性,进而建立基于基站退服、覆盖盲点、非网络原因3类故障投诉关联分析及预测模型。实验结果表明,与C50决策树、RIPPER分类规则及SVM比较,在网络故障关联预测方面新算法的分类准确率提升约2%～10%。     

多轴向织物层合板层间剪切强度有限元分析与实验研究

用VIMP工艺制备了UD、0/45/-45、0/45/90/-45三种多轴向织物增强,四种厚度的GFRP层合板试样,采用短梁剪切实验考察了层间剪切强度和破坏模式。建立了GFRP层合板短梁剪切试样有限元模型,计算了内部层间剪应力分布。结合计算和实验结果分析表明层合板存在由宽度方向层间剪应力变化导致的自由边缘效应,含偏轴铺层的层合板更容易发生边缘开裂破坏。厚度相同时0/45/-45多轴向织物增强层合板的层间剪切强度最高。短梁剪切强度测试存在尺寸效应,随着厚度的增加,强度下降,样品波动系数增大。     

扩展卡尔曼滤波在双基地信息融合中的应用

研究了扩展卡尔曼滤波理论,给出了双基地声纳系统的测距模型,推导了基于双基地声纳系统方位和距离的目标运动分析方法,给出了扩展卡尔曼滤波算法的模型,提出了给定发射站和接收站信息条件下的扩展卡尔曼滤波融合算法,进行了仿真实验,比较和分析了仿真结果,结果表明,所给出的目标运动分析方法提高了目标运动分析的稳定性和全局性。     

C2组织探索性分析框架设计研究

以验证组织优化设计方法为目的,将探索性分析思想引入组织优化设计研究,根据探索性分析的特点与组织优化设计方法验证的具体需要,对C2组织探索性分析的过程进行了研究,初步设计了面向C2组织的探索性分析框架并对其中的关键技术进行了分析。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.