六变元超双曲型方程解的中量满足的积分方程

本文通过基本解,基本公式出了六变元常系数超双曲型方程解的中量,并指出了解的中量满足的积分方程。     

基于超网络的装备保障网络重组的动态演化模型

现有演化模型没有针对网络中的不同类型节点提出对应的演化规则,并对装备保障实体所具有的演化行为描述的不够全面,提出一种考虑节点重组的动态演化模型。根据所建装备保障超网络模型,定义节点的演化行为和演化相关约束,并结合节点演化行为制定了考虑节点重组的网络演化规则和演化步骤,最终建立起装备保障超网络动态演化模型。仿真分析表明,该模型在建设阶段具有良好的网络集聚性,能够有效描述装备保障网络的动态特性;在对抗阶段面对随机攻击和蓄意攻击,与其他模型相比都能保持相对较好的网络性能,具有一定的优势。     

基于圆孔夫琅和费衍射的CCD像素间距标定

提出了一种基于圆孔夫琅和费衍射原理的像素间距标定方法,利用研制的测试设备对图像采集系统的像素间距进行了测试,实现了CCD摄像系统像素间距的标定。     

军事需求工程的现状与超势

为了解决20世纪60年代末出现的“软件危机”,人们提出了软件工程的思想。随着软件工程研究的深入、发展,20世纪80年代中期逐步形成了需求工程研究领域。进入20世纪90年代后,需求工程的研究已经受到高度重视,成为研究的重点之一,一些研究小组相继成立。从1993年起,每两年举办一次需求工程国际研讨会(the International Symposium onRequirements Engineering,RE)。1994年起,每两年举办一次需求工程国际会议(the InternationalConference on Requirements Engineering,ICRE)。1996年Springer-Verlag发行了新的刊物——Requirements En…     

超启发式传感器选择算法

在传感器管理中,传感器的选择算法计算是目前需求量最大的问题,采用超启发式算法降低传感器选择算法的复杂度计算.依据协方差控制提出的传感器选择目标,从启发式的贪婪算法入手,研究贪婪/均匀和贪婪/次序两种超启发式算法在传感器选择算法中的应用,以提高传感器管理的运算效率,降低其计算复杂度.最后对这两种方法进行了仿真比较.     

高速射弹超空泡的形态特性

为了掌握高速射弹超空泡的形态特性,利用某口径火炮进行了射击试验,射弹最大初速达900m/s。获得了射弹超空泡形态的高速影像;分析了射弹超空泡形态演变过程及超空泡形态参量(长度、直径、长细比等)随空化数变化的规律。研究结果表明:空泡直径变化分为快速扩张阶段、缓变阶段和快速收缩阶段,三个阶段耗时比约为7∶12∶6;空泡的扩张过程与收缩过程耗时比约为2∶1;空泡无量纲长度、无量纲直径和长细比均随着空化数的增大而减小。     

基于使命和方法框架的武器装备体系结构建模

针对武器装备体系的特点,提出一种基于使命和方法框架(M iss ions and M eans F ram ew ork,MM F)的武器装备体系结构建模方法。MM F模型包含使命的确定、方法的分配和使命完成的评价。采用使命-方法框架对武器装备体系进行组织和描述。在自上而下的规划和决策过程中,实现了使命的确定和方法的分配,以数据要素的形式完成对武器装备体系结构模型的构建。并以"超地平线登陆"作战装备体系为例,验证了该方法的可行性。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

火炮模拟试验装置波形发生器参数试验设计

通过高速大质量块冲击炮口来推动火炮后坐是一种技术可行的火炮后坐模拟试验方法。为保证该模拟试验方法精度,基于ABAQUS软件建立了火炮模拟试验装置及力学模型;基于橡胶试样的拉伸、压缩试验得到橡胶材料的应力应变关系,建立了波形发生器的超弹性模型;选取波形发生器左右两个橡胶块的直径、硬度及厚度等结构参数为试验因素,根据火炮动态特性的平均及最大误差建立了目标函数,通过均匀设计试验获取了一组最优的结构参数,为火炮模拟试验装置的工程设计提供了依据。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。