发动机平均值模型的开发与检验

建立了一个车用增压柴油机工作过程仿真的平均值模型.这个模型重在描述发动机状态变量的时间平均值,结构紧凑,使用方便,实例计算结果与试验值符合较好,适合于电控柴油机硬件在环仿真系统应用.     

隐身飞机RCS测量与成像方法研究综述

隐身飞机已逐步成为大国重器,并将持续发挥重要影响,隐身技术也已成为飞行器设计的关键技术。隐身飞机的雷达散射截面积(radar cross section, RCS)测量是设计、制造、维护隐身飞机的必要手段。从缩比模型的RCS测试、全尺寸飞机室外RCS测试、全尺寸飞机室内近场测试三个方面,回顾了隐身飞机RCS测量的基本流程,总结了隐身飞机RCS近场测量的理论基础,并着重对具有成像诊断功能的近场RCS测量技术进行了梳理与分析。对隐身飞机RCS测量的应用趋势和关键技术进行了总结与展望, 有利于对隐身飞机RCS测量形成总体性了解,并把握RCS测量的发展方向。     

裂变产物β射线的平均能量随衰变时间的变化规律

从新的角度提出了研究裂变产物β射线平均能量随衰变时间变化的理论模型,得到了相应的计算公式。通过与实验数据的拟合确定了公式中的待定参数,其中效时间可达２０００ｈ,从而为以后深入的研究及其应用奠定了基础。     

典型角反射器单/双基地RCS特性对比分析

角反射器在舰船目标防御中发挥重要作用，如何有效对抗角反射器干扰是当前的研究难题。以典型八面体角反射器为研究对象，通过电磁计算和暗室测量对比分析了单个角反射器、角反射器阵列单/双基地RCS(radar cross section)空域、极化域分布特性以及统计特性，揭示了双基地雷达与角反射器之间的几何关系对角反射器RCS的影响规律，结果表明在大范围双基地角条件下,八面体角反射器双基地RCS远小于单基地RCS，均值相差约30 dB。适当部署双基地雷达可有效降低角反射器干扰影响，对双基地雷达抗角反射器干扰有参考意义。     

改革开放的一面旗帜--读《习近平在福州》

1990年4月至1996年4月,习近平任福州市委书记,他主政的6年是福州历史上综合实力增长最快、城乡面貌变化最大、人民得到实惠最多的时期,福州生产总值平均年增长率超过20%,成为东南地区改革开放的一面旗帜。2019年12月至2020年2月,中共中央党校主办的《学习时报》分24篇连载了采访实录《习近平在福州》,全面展现了一位马克思主义政治家高瞻远瞩的战略判断、娴熟高超的政治领导、鲜明坚定的人民立场、强烈坚定的历史担当,为党员干部深入学习领会和贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想提供了重要的理论和实践源泉。     

基于RCS幅值特性相似度的浮空式角反射体布放态势寻优

为应对常规雷达制导反舰导弹的威胁,采用理论分析和建模仿真方法,基于雷达目标的一类重要电磁散射特性——雷达散射截面积(RCS,radar cross section),对双棱锥形浮空式角反射体布放态势进行了寻优,得到了一种与反导舰艇逼近度较高的角反射体阵列。结果表明:考虑角反射体阵列与目标舰艇的RCS幅值特性相似度,较优的布放态势为[6,15],[8,20],[9,15],[11,15],其中在[6,15]情形下,二者相似度达到60.9%。     

基于RCS的空间目标识别研究

空间目标的雷达探测与识别技术在航天监测、开发利用空间资源方面具有广阔的应用前景。空间运动目标RCS序列为非平稳时间序列,常用时间序列分析方法很难对其进行特征提取和识别。针对空间运动目标RCS序列的变化规律,引入小波变换以及模糊分类对空间目标的RCS序列进行特征提取和识别。实测数据处理结果表明,对于空间目标的旋转姿态识别,该方法取得了较好的实验结果。     

太赫兹粗糙金属目标镜面雷达散射截面预估方法

在太赫兹频段,研究金属目标表面粗糙度对雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的调制作用,对粗糙金属目标的RCS缩比测量具有重要意义.通过研究太赫兹粗糙金属目标镜面RCS随粗糙度的变化规律,结合相干、非相干散射理论,在基尔霍夫近似法的基础上,提出一种特定参数区间粗糙金属目标镜面RCS的预估方法,并...     

高炮对巡航导弹毁伤概率仿真

针对高炮射击中误差的复杂性,根据相关性把射击误差分为三类,并通过近似方法把射击误差由三类转化为两类,进而借助分布函数合成定理法对高炮单炮一发的毁伤概率计算提出了算法,并在此基础上依次给出了单炮一次点射以及炮连一次点射对巡航导弹的毁歼概率计算方法;且运用此计算方法,参照巡航导弹的参数来选取计算参数,通过仿真的方法研究了巡航导弹的易毁性以及射击时目标被弹面积的变化对毁歼概率计算结果的影响,并给出了相应仿真结果.     

基于智能集成架构的时间序列数据挖掘算法研究

针对单一算法在处理复杂时间序列数据时存在缺陷以致无法挖掘全部信息的问题,提出了智能集成架构,给出了4种集成结构,并分析了它们的适用情况。针对一类随机噪声干扰的时间序列数据,采用并联嵌套建模结构,提出嵌套双种群粒子群算法的自回归滑动平均(ARMA)模型,用于挖掘数据中的随机性趋势;提出基于概率密度控制(PDF)的最小二乘支持向量机(LSSVM),用于挖掘数据中的确定性趋势,两种模型并联补集成实现对数据信息的充分挖掘。通过一组实验验证了所提方法的效果。