导弹飞行试验数据与气动预测结果的比较

介绍了阻力预测法,也讨论了产生飞行试验推导的阻力与预测阻力之差的原因。在Ｍ＝０．９～２．９,α＝０°～１８°条件下,由带尾翼细长导弹的飞行试验推导得到的阻力与预测阻力的比较指出：在跨音速时,气动力飞行试验推导所得的阻力与预测阻力相比两者符合的很好;在超音速时,飞行试验结果比预测值小５％。     

砼线性徐变的统计分析

本文根据文献[1,2,3]对砼徐变所做的试验研究资料,针对实际工程中不可能对砼的长期徐变做出试验量测的具体情况,提出通过砼的短期试验数据、利用数学上的Bayesin统计方法,推知砼可能产生的长期徐变值的思路.以便对一些徐变敏感结构做出徐变预测,然后采取相应的措施,消除或减缓徐变对砼结构可能带来的不利影响.     

五参数寿命分布S(α,β,λ,μ,δ)

在四参数寿命分布的基础上增加了一个非中心参数,进而提出五参数寿命分布S(α,β,λ,μ,δ),并给出了定义、基本性质及其证明。     

对数正态分布加速因子的Bayes估计

基于对数正态分布形式以及分布对数标准差不变的条件,运用Bayes方法对对数正态分布加速寿命试验条件下的加速因子进行分析。首先基于全寿命试验数据和随机变量函数分布的理论推导出加速因子的先验分布;然后由Bayes公式结合少量的现场截尾试验数据,得出加速因子的Bayes估计模型;最后给出实例进行说明。     

高超声速滑翔飞行器轨迹预测分析

针对轨迹预测在目标交接班和基于预测命中点拦截制导中的应用需求,分析了高超声速滑翔飞行器滑翔段轨迹预测的可行性。结合典型高超声速滑翔飞行器的运动轨迹,分析了其运动轨迹特性、机动模式、转弯半径、最大射程以及可达区域,提出了基于不变力预测法的轨迹预测思路。认为高超声速滑翔飞行器在滑翔段,运动轨迹几何特征明显、转弯半径大、保持大升阻比,便于实施中长期轨迹预测,但难以实现全程预测。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

基于注意力机制的兵棋对抗态势预测方法

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各个六角格视为单独的类,将算子位置预测转化为稀疏特征下的多分类问题,达到33.47%的top＿1预测准确率,相较其他模型至少提高2.57个百分点,并具有良好的可解释性。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。