灵巧弹药半实物仿真系统及模型

针对灵巧弹药在现代战争中的地位,论述了半实物仿真系统在灵巧弹药研制中的作用以及系统组成和工作原理,并针对现有EFPM3003三轴电动转台伺服控制系统进行数学模型简化研究,然后用MATLAB对简化模型给出了响应曲线和误差曲线,并对仿真结果进行了分析,结果表明所建立的数学模型是可行的,可适用于灵巧弹药的动态计算机仿真实验。     

考虑多性能参数的引信弹簧可靠性评估

弹簧作为引信中常用的储能源,是影响引信可靠性的重要零件,而引信失效会形成重大安全隐患。为了准确预估某引信弹簧贮存期间的可靠度变化,提出了一种基于修正Arrhenius模型的多元正态可靠性评估方法。以应力损失率和永久变形率作为性能参数,设计了恒定应力加速退化试验,获取弹簧在120℃、130℃、150℃和160℃下的退化数据,并采用Anderson-Darling统计量验证退化量的最优分布为正态分布。根据修正的Arrhenius方程,得到弹簧在贮存温度下的退化轨迹曲线。基于多元正态分布建立弹簧贮存可靠度模型,分析弹簧贮存期间的可靠度变化特点。通过与其他可靠度模型对比,该模型预估结果更准确,可为引信的视情维修提供依据。     

BAT子弹药对二维声目标的角跟踪

针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪.     

基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

直升机航迹滤波与预估研究

结合武装直升机在巡航或搜索地面目标的特点 ,给出直升机航迹模型为协方差平稳随机模型。根据声探测方式 ,推出了测量模型。对直升机航迹进行卡尔曼滤波与预估 ,最后对航迹进行了仿真研究。     

基于VMD与数学形态学分形维数的战场声目标识别

为快速识别直升机与坦克的声信号,提出了一种变分模态分解(VMD)与分形维数相结合的声学目标识别方法。对目标声信号进行VMD分解,根据目标声信号的频域能量分布确定分解的模态(IMF)数目;通过数学形态学方法计算各个IMF的容量维数与信息维数,并以此为特征向量;利用BP神经网络分类器对直升机与坦克声目标进行识别,通过与传统EMD融合计盒维数的方法进行对比,验证了所提方法具有更高的识别率和运算速度。     

弹丸动平衡自动测试方法研究

采用 IBM- PC机为主机 ,对弹丸动不平衡量 (m1 ,m2 )及相位角α进行自动测试并做相应的数据处理。设计了弹丸左、右两标定面的平面分离电路、A/D转换电路等。     

反直升机智能雷战斗部研制费用/效能分析

给出了反直升机智能雷战斗部总体效能的评价体系。对各种评价方法进行了分析 ,提出了适用于智能雷战斗部总体效能评价的层次 TOPSIS法。应用灰色系统预测理论解决智能雷战斗部研制费用估计问题 ,建立了灰色系统 GM模型。采用费效比值准则能较好地反映智能雷战斗部综合能力。通过实例计算可以看出 ,该方法能广泛地应用于弹箭系统     

灰色层次评估法在智能雷战斗部总体效能评估中的应用

本文在对武器装备效能评估诸方法进行详细分析的基础上 ,引入灰色层次评估法对反直升机智能雷战斗部总体效能进行评估。建立了具有层次结构的评价体系 ,主要用于在设计阶段对反直升机智能雷战斗部总体效能进行评估。在确定样本矩阵方面 ,提出了用性能指标的效用函数值取代由评估者评分的方法 ,使得样本矩阵更具有可靠性和科学性 ,结果表明该方法受评估者的主观性影响较小