演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在(1+1)EAs中,采用马尔可夫链推移时间分析法,推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间,加快进化算法的寻优时间。     

基于结构特征预测库存装甲丁腈橡胶器材剩余寿命

针对装甲丁腈橡胶器材在超长期储存时出现的质量变化情况,基于聚合物分子链段运动的时-温等效特性,运用差示量热扫描(DSC)、红外光谱(IR)等方法,通过分析橡胶的特征峰及结构特征的变化规律,研究其质量变化规律,提出了橡胶器材的寿命预测模型,为进行装甲橡胶器材贮存寿命分析、保养与质量控制提供了理论依据.     

轰击能量对Ti-Si-N纳米复合膜生长与力学性能的影响

采用离子束辅助沉积法(IBAD)在单晶硅片上制备了Ti-Si-N纳米复合薄膜,研究了轰击能量大小对Ti-Si-N纳米复合薄膜生长及力学性能的影响,同时探讨了轰击能量对Ti-Si-N纳米复合薄膜的生长机理的影响.通过原子力显微镜(AFM)、纳米压入仪、光电子能谱(XPS)和X射线衍射分析(XRD)等现代分析技术,对Ti-Si-N纳米复合薄膜的晶粒大小、力学性能、成分与相结构进行综合表征分析.试验结果表明当轰击能量为700 eV时,Ti-Si-N薄膜晶粒直径达到了最小值11 nm,此时Ti-Si-N薄膜的硬度相对最高,为33 GPa.     

动态网络中的最短路径改进算法

本文在对动态网络进行理论分析的基础上,指出动态网络中可能出现的非FIFO弧是传统最短路径算法无法求得最优解的原因;通过对非FIFO弧进行理论分析,提出了等待时域和最佳出发时间理论,并将非FIFO弧变换成FIFO弧,给出了改进的Dijkstra算法。对比实验结果证明,该算法可以有效求得动态网络最短路径问题的最优解。     

利用火箭深弹系统拦截鱼雷的技术改进方法探析

多功能、多用途是火箭深弹系统的主要发展方向之一。根据水面舰艇武器装备的实际,仅从拦截潜艇发射的鱼雷角度出发,对舰载火箭深弹系统拦截来袭鱼雷的可行性进行了分析。在此基础上,探讨了利用火箭深弹系统拦截鱼雷的系统选择、深弹战斗部的开发、引信选型、发射管安装及配置、火控系统的改进等关键问题,并提出了一些具体的改进方法。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

扇形搜索下反舰导弹末制导雷达检测性能分析*

反舰导弹末制导雷达在进行自动跟踪前,首先要在方位向和距离向上对目标搜索并进行检测。末制导雷达的检测性能与脉冲积累数目、信杂比和搜索方式密切相关。针对反舰导弹末制导雷达常用的扇形搜索方式,提出一种二项式积累OS-CFAR检测算法。该方法在一个方位搜索周期内对距离向回波进行非相参积累。仿真分析表明,与常规OS-CFAR算法相比,该检测算法提高了末制导雷达的检测性能。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

一种新型军用电源智能充电机控制算法

军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。