弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

FDIA对雷达组网系统数据融合的影响分析

雷达组网系统将多部雷达组成互联互通的网络,作为典型的赛博物理系统,同样面临着赛博攻击的威胁。为了研究赛博攻击对其性能产生的影响,构建针对雷达组网系统交互式多模型(IMM)数据融合的虚假数据注入攻击(FDIA)模型。建立机动目标动态模型,以及单站雷达和雷达组网系统基于交互式多模型融合算法的分布式数据处理模型。分析虚假数据注入攻击的原理,并建立对应的数学模型。根据机动目标动态模型,进行实验仿真,结果显示虚假数据注入攻击对单站雷达目标状态估计的影响,明显大于对组网雷达目标状态融合估计的影响,验证了雷达组网系统数据融合对于虚假数据注入攻击具有一定的鲁棒性。     

舰船真空海水淡化装置热力分析

针对目前舰船上广泛使用的真空式海水淡化装置进行热力分析,建立起海水淡化装置的数学模型,以50 t/d真空式海水淡化装置为例,通过对不同蒸发温度和不同工作蒸汽压力进行模拟计算,得到海水淡化装置的产水量、工作蒸汽耗量及冷却水流量随蒸发温度和工作蒸汽压力的变化规律,所得结论与装置的实验及实际运行情况有很好的一致性,证明所建立的数学模型是合适的,所得结论可以指导装置的使用管理及海水淡化装置的设计.     

军事工程用土聚水泥材料研究

土聚水泥是一种新型高性能碱激活水泥。相对硅酸盐水泥而言，土聚水泥生产能耗低、几乎无污染，是环保型建筑胶凝材料。土聚水泥在生产工艺、性能及用途等方面集有机高聚物、陶瓷、水泥等材料的特征，同时又具有独特的性能。分析了土聚水泥的生产工艺、主要矿物组成、聚合机理、主要水化产物和性能特点以及与硅酸盐水泥的区别，并对土聚水泥在战时快速抢修抢建、工程防护和洞库的修建修补等军事工程保障中的应用作了初步探讨。     

电磁脉冲炸弹威胁下的舰艇生命力模型

电磁脉冲炸弹对舰艇产生严重威胁。通过分析电磁脉冲炸弹特殊的杀伤效应,根据电磁脉冲炸弹的杀伤特点和载体的落点分布建立了电磁脉冲炸弹对舰艇打击的易感性模型,根据舰艇对电磁防护的特点确定了易损性模型,从而推导出舰艇在电磁脉冲炸弹打击下的生命力评估模型。通过模型可以看出,舰艇在电磁脉冲炸弹打击下的生命力与电磁脉冲炸弹自身的性能、载体的打击精度、到达目标的功率密度、脉冲对目标的覆盖面积及舰艇自身的防护措施有关。     

炮身俯仰过程中的类摇摆现象分析

在火炮俯仰过程中发现了炮身的类摇摆现象,通过对炮身轴线-炮耳轴系统耦合建模,揭示了炮耳轴倾斜度、炮耳轴与炮身轴线不垂直度共同作用对方向偏差的影响规律,并推导出了类摇摆现象发生的条件。指出了单独考虑炮耳轴的倾斜或炮身轴线与炮耳轴的不垂直度都是耦合模型的特例。类摇摆现象的发现有助于合理解释火炮试验中出现的异常现象,耦合模型可为进一步提高身管指向精度提供一定的理论依据。