改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法

针对当前可用于深度学习的视频SAR数据稀少的现状,以及动目标检测算法中存在较多的漏检和虚警问题,基于美国桑迪亚国家实验室真实视频SAR数据制作深度学习数据集,提出一种改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法。算法以截取后的ResNet50为特征提取网络,利用K-means加遗传算法自适应计算锚框,并在数据预处理环节加入S型曲线增强方法,来增强图像的对比度信息。经实验验证,所提出方法能够显著提升动目标检测率和检测速度,其中,平均精度（AP）和F1分数提升均达到10个点以上,有效降低了虚警和漏检,整体表现优于一阶段算法SSD和RetinaNet。     

弹射止动器壳体成形工艺优化

对30CrNi2MoVA钢弹射止动器壳体成形过程进行生产试制研究,最终确定该锻件的成形方案为一火次胎模锻制坯加一火次模锻成形。利用胎模制坯时,将原棒料在胎模中锻至为规则的"牛角型"坯料,采用胎模锻制坯显著地提高坯料成型的稳定性,进而去除坯料的夹伤。与原先的自由锻手工制坯相比,改进后,解决了坯料及模锻件特殊部位夹伤,制坯及模锻火次多,打磨量大等难题。实际生产表明,采用优化后的工艺成形的弹射止动器壳体性能良好,符合产品的使用要求。     

动网格在仿真发射装置内弹道中的应用

介绍了动网格的更新方法,并且结合湍流模型、汽化模型在fluent平台上对内弹道进行仿真。仿真结果表明,导弹出筒速度与实际试验结果吻合程度相当好,误差在1%以内,仿真方法对实际工程有重要的指导意义。     

美陆军75别动团揭秘

在美国陆军中,活跃着一支头戴黑色贝雷帽的特种部队,它就是第75别动团(亦称“黑色贝雷帽部队”)。第75别动团是美国陆军特种作战部队中的精锐之师,其前身是第二次世界大战时期美陆军中的突击部队。战后。这支部队几乎参与了美国所有的对外重大军事行动,例如,1983年美军入侵巴拿马时,该团就采取伞降突袭,一举夺取了这个国家的两个机场。     

弹性联轴器动刚度测试系统研究

针对具有非线性特性和干摩擦阻尼特性的高弹性联轴器 ,设计了其动刚度测试系统 .测量软件采用基于Windows事件驱动的程序设计方法 .考虑系统所响应的不同事件 ,建立相应的功能模块 ,并优化了系统结构 .最后给出了该测试系统的实际应用情况 .     

基于动平衡状态理论的非线性系统设计方法

基于动平衡状态理论的非线性设计方法是一种建立在控制系统动平衡状态渐近稳定概念上的新的设计方法.首先设计控制律使系统的动平衡状态按期望的方式运动,然后按某一指标设计系统,使其状态按最佳方式向动平衡状态收敛.使用此方法对非线性跟踪问题进行设计,设计过程简单清楚,仿真结果正确,并能更深刻反映动平衡状态的含义.     

基于网格质量反馈的弹性体动网格改进研究

高鲁棒性的动网格变形方法是求解包含运动边界的非定常流场问题的关键技术。基于经典的弹性体动网格方法，引入两种设计合理、评价效果较好的网格质量参数——Patrick网格质量参数和Baker网格质量参数，从网格质量反馈优化的角度对经典方法作出改进，提出了一种基于网格质量反馈的改进弹性体动网格方法。结合NACA0012翼型的大角度俯仰运动，对比研究改进方法与经典方法的变形能力，整个过程中改进方法均保持更好的平均/最小网格质量，尤其在大俯仰角90deg时，经典方法的平均、最小网格质量降幅均是改进方法的4倍之多，且机翼尾缘处的网格扭曲严重，而改进方法仍与初始网格保持了较好的一致性，具有更高的鲁棒性。作为例证，分别计算了二维NACA0012翼型、三维ONERA M6机翼的俯仰振荡绕流，并与实验结果及流场规律进行对比，结果表明：基于网格质量反馈的改进弹性体法能够显著提高变形网格的鲁棒性，在大幅度的变形下保持较高的网格质量，对多维流场的求解均可取得精确结果，可为非定常流场问题的求解提供有力支撑。     

基于动网格的翼型设计优化

针对传统基于代理模型的翼型优化的缺陷,提出采用基于动网格的翼型优化;针对基本Hicks-Henne方法后缘不光滑情况进行了改进;采用自编程序实现动网格生成,通过集成商业软件Pointwise和CFD计算软件Fluent完成边界条件生成和流场解算,并实现上述程序和软件间的数据交互和自动化,整个优化流程在iSIGHT平台下执行,优化算例表明基于动网格的翼型优化方法能大幅提高翼型性能,节省大量的重复性操作,增加优化结果的鲁棒性和可信度,是翼型优化中的一种有效方法。     

基于改进希尔伯特-黄变换的进动目标周期估计

针对进动目标的微多普勒周期估计问题,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换的提取算法。该算法通过将希尔伯特-黄变换中的经验模态分解（EMD）替换为完备总体经验模态分解（CEEMDAN）,对目标回波信号进行分解得到各本征模态函数（IMF）后,再对IMF进行希尔伯特谱分析,从该希尔伯特谱中提取出目标信号中的微多普勒周期。仿真表明,所采用的方法能有效地克服EMD算法噪声环境中性能较差的缺陷,在低信噪比条件下具备较好的性能。