UCAV编队对地攻击智能决策系统总体结构

UCAV编队对地攻击是未来战争制信息权和制空权的关键所在,结合无人作战飞机(UCAV)与有人驾驶飞机各自的特点和优势,提出了UCAV编队对地攻击系统的基本组成和对地攻击流程.根据UCAV编队对地攻击的战术决策类型和决策方式,构造了UCAV编队对地攻击智能决策系统的总体结构并且提出了决策系统应该解决的关键技术,详细分析了所建立的UCAV编队对地攻击决策系统的决策方式和决策流程,并且对该系统所涉及的关键技术进行了详细的研究.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

基于XML的诊断信息模型描述

利用XML语言对诊断信息模型进行描述，初步建立了诊断信息模型整体框架的XML Schema，并在专门开发工具XML Spy中得到实现，同时对基于XML的信息模型描述进行了简要的应用说明，验证了模型描述的有效性。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

基于多Agent的分布式防空战场资源管理研究

分布式防空战场资源管理是构建现代防空体系的核心问题。基于对分布式防空战场资源管理特点的分析,提出了基于多智能体(Agent)的分布式防空战场资源管理体系结构,并深入分析了该管理系统的组成和功能,为实现定性和定量相结合的防空战场资源管理的综合集成,提供了一条有效的途径。     

装备可测性设计与评估技术综述

可测性设计对于提高装备的测试水平、缩短故障检测和隔离时间，进而降低使用保障费用具有重要的意义。论文综述了装备可测性技术的国内外发展现状，阐述了可测性的技术体系，对其关键技术进行了分析研究，提出了目前亟待解决的关键问题和难点问题，并对进一步的研究发展给出了建议。     

凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响

针对两种凹腔布置方案,模拟马赫数6.0的来流条件,采用气化RP-3开展了一系列直连式燃烧试验。依据燃烧流场的可见光图像、燃烧室壁面静压分布和推力增益,对比分析了凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响。结果表明,凹腔布置方案和当量比对燃烧室内的火焰分布、燃料的释热特性和发动机燃烧性能有显著影响。并联凹腔的火焰与释热主要集中在凹腔附近,燃料比冲对当量比不敏感;单凹腔的火焰与释热分布更加分散,燃料比冲随当量比的增加而提高。     

军用航空发动机大修能力评估方法

针对航空发动机修理工厂大修能力难以评估的问题,提出了航空发动机大修能力评估方法。分析了航空发动机大修生产过程;根据航空发动机大修生产工作特点,建立了基于生产职能分解的航空发动机大修能力评估指标体系,构建出基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型;结合实例验证了方法的正确性和实用性。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.