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931.
建立了充分考虑液压装置动力学特性的车辆半侧非线性主动悬挂模型,并提出了线性二次型最优控制与非线性逐步后退法相结合的内外环控制方案。首先根据目标需求在外环设计二次型指标下的最优控制器;然后在内环利用逐步后退法处理因液压装置引入的非线性项。仿真结果表明,使用该设计方案的主动悬挂可以获得比被动悬挂优越的车辆性能。 相似文献
932.
虚拟心脏介入手术系统的血流效果模拟是系统中模型模拟的关键。实时而准确的血液流动效果增强了虚拟手术系统的真实感。在分析心血管内的血液流动物理模型的基础上,结合弹性腔模型,采用了改进的粒子系统方法,建立和实现了新的虚拟心脏介入手术系统的血流模型,满足了心脏介入系统的实时性和真实感要求。 相似文献
933.
针对频率选择性衰落MIMO移动信道,建立三维(3D)纯随机模型,并推导出3D MIMO信道模型的联合空时频相关函数。新的3D模型统一了现有的多种信道模型,新的联合空时相关函数综合考虑了信道收发两端的多普勒扩展、信号到达方向与离开方向的3D非均匀扩展与两端天线阵的配置。最后基于新的相关函数,分析了非均匀角度扩展参数以及阵元配置参数的变化对MIMO信道相关特性的影响。 相似文献
934.
DES加密实现的差分功耗分析仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
根据CMOS器件工作时产生功耗泄漏的机理以及功耗模型,建立了DES加密过程的DPA仿真模型与仿真平台,利用这个仿真平台,在没有复杂测试设备与测试手段的情况下,分析了DES加密实现在面临DPA攻击时的脆弱性。 相似文献
935.
影响导弹服役年限的主要因素有自然因素、技术因素以及经济因素。合理地确定导弹的服役年限,是减少军费开支、降低导弹全寿命费用的有效途径。从导弹服役年限的概念入手,在提出用经济寿命法确定导弹的服役年限的基础上,通过数学分析,建立经济模型和经济比较模型,确定了导弹服役年限,并结合实例进行了仿真和验证,从而证明了模型的实际应用价值。 相似文献
936.
网络攻击模型是实施网络攻击的基本遵循依据,本文分析了经典网络攻击链模型存在的适用性不足、全面性欠缺、整体性不够三个主要问题,构建了更适合描述APT攻击的网络攻击螺旋模型。该模型将网络攻击活动描述为侦察、武器化、渗透与破坏、横向移动、撤出以及评估与改进6个阶段,并设置为螺旋循环式结构,通过对攻击链模型的优化与重构,使模型层次更加分明,任务更加明确,功能更加完备。在此基础上,对模型中各阶段行动应当完成的攻击任务和采取的攻击方式进行了梳理,运用统一建模语言从静态和动态两个方面对网络攻击螺旋模型在APT攻击中的运用方式进行了形式化描述,梳理了该模型的运用原则和特性,对分析识别APT攻击行为并采取针对性防御措施阻断攻击链具有一定借鉴意义。 相似文献
937.
基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素,使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足,给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。为此,本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型,分析系统存在的潜在攻击面,开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究,以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。 相似文献
938.
已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测。针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测。利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随机化仿真训练数据集的生成。仿真及真实图像实验测试结果表明:该方法能够实现基于目标结构特征的变纹理目标可靠检测。 相似文献
939.
以黏弹性基体中的Timoshenko纳米梁为研究对象,综合考虑非局部效应、压电效应和挠曲电效应的影响,基于哈密顿原理建立了系统的振动控制方程和相应的边界条件,给出了两端简支边界条件下挠曲电纳米梁控制方程的求解方法,系统地研究了非局部参数、挠曲电系数以及黏弹性基体对挠曲电纳米梁振动特性的影响规律。结果表明:横向挠曲电系数能显著增加挠曲电纳米梁的结构刚度,而非局部效应和切向挠曲电系数则会降低系统的结构刚度。此外,通过研究黏弹性基体的影响规律,可得到挠曲电纳米梁不再发生往复振动时对应的黏弹性基体临界阻尼系数。相关研究结果可为挠曲电纳米梁在俘能器中的推广应用提供理论基础。 相似文献
940.
对地目标检测与识别是无人机系统典型任务之一,但受限于任务特殊性,往往难以获取足够的目标样本数据以实现高可靠的目标识别。为此,结合人的认知特性,提出一种基于部件模型的小样本车辆目标识别方法,可有效提高无人机感知能力。采用视觉显著性检测与物体性检测相结合的检测方法,提取目标可能区域;采用基于图论的GrabCut方法与最大类间方差法相结合的分割方法,分割目标并提取目标内部件;采用基于概率图模型的部件识别方法,通过将部件轮廓稀疏表示为条件随机场,并进行概率推理实现部件识别;采用基于贝叶斯的目标识别方法完成目标是否为车辆的判断。通过无人机拍摄的车辆图像验证表明,算法可在样本较少、光照变化、存在遮挡等情况下,以较高准确率检测并识别出车辆目标,同时识别算法具有一定可解释性。 相似文献