英国BAE系统公司的技术创新体系研究

本文对英国BAE系统公司的产品市场和技术分布,产品结构进行调查。根据公司年报分析其市场结构,并跟踪近几年的研发成果,据此分析BAE公司的产品策略和公司产品技术方面的创新。     

一种计算相控阵天线阵元间距的方法

通过建立机会约束规划模型来确定相控阵天线的阵元间距,并利用遗传算法对规划模型进行求解,结果表明能够满足仿真的要求。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于遗传算法舰船装载码头配置方案优化

两栖输送舰船码头装载过程中,如何科学配置装载码头,使得整个装载任务完成时间最短是部队制定装载方案需要解决的重要难题。依据码头装载配置特点和要求,运用军事运筹学多目标规划理论构建装载码头配置规划模型,并运用遗传算法理论和计算机编程工具实现码头配置规划模型的优化解算。从而提高了部队两栖输送舰船码头装载方案制定的科学性和时效性。     

基于Bayes统计理论的射表编拟方法

全面系统阐述了Bayes统计理论下的射表编拟方法,具体研究了验前信息的处理、符合计算、编拟计算及试验用弹量的确定等几个关键难点问题,同时导出了确定先验分布中未知参数的计算公式、射表基本诸元的后验估计公式、射表试验用弹量的计算公式。通过两个实例对其具体使用方法给予了详细说明并对其结果进行了分析,指出应用该方法可以在相同精度要求下节省用弹量或在相同用弹量下提高射表精度,具有很好的经济适用价值。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

侧向喷流非定常干扰效应研究北大核心

通过多状态对比分析,给出了适用于此侧向喷流问题的非定常数值计算方法,并进行了侧向喷流开启和关闭后非定常流场建立和消退过程的研究。结果表明:喷流启动后,在1.5 ms时,喷流强度和高度达到最大,但此时激波不稳定,进行不稳定摆动,至5 ms时,喷流干扰流场完全建立并达到稳定状态。喷流关闭后,喷流前方弓形激波的强度和高度迅速减小,喷流影响区也迅速减小,由于气流粘性产生的延迟效应,至10 ms时,喷流干扰影响基本消退。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。