面向嵌入式火控软件的划分测试设计

根据嵌入式火控软件的数据特点 ,设计了相应的划分测试原则。并以某型坦克火控软件的实验数据对比了划分测试与随机测试的覆盖率 ,总结出对于该类软件划分测试具有一定的优势     

抗通信时延的分布式固定时间收敛协同制导律

为使得多枚导弹在存在通信时延的情况下有效完成对机动目标的同时攻击,提出了一种抗通信时延的固定时间收敛分布式协同制导律。该制导律基于固定时间控制技术框架,实现了稳定时间边界不依赖于多导弹系统初始状态,提升了多导弹系统控制效率;采用一种快速非奇异终端滑模和虚拟领弹共同主导的方法,可实现制导律具有对抗通信时延的鲁棒性;利用了李雅普诺夫稳定性理论证明了固定时间内的一致性。仿真结果表明,存在通信时延的情况下,基于所设计的分布式协同制导律,多枚导弹能够有效地完成对目标的同时攻击。     

某型MAV的自主导航算法及飞行试验

针对某型固定翼MAV,在飞行姿态控制和高度控制已经比较完善、机载GPS精度受到制约并存在信号延时的状况下,对该MAV的导航算法进行了探讨。历经多次计算机仿真和飞行试验,根据PID控制原理,设计并完善了适合该MAV的导航算法,给出了基于此算法的飞行试验结果。试验结果表明,该算法满足MAV执行长距离飞行任务的要求。     

当前美国陆军转型战略分析

美军认为,在长期的“非正规战”实践后,美国陆军实施大规模作战的能力有所下降。近年来,中俄等大国的军队实力不断增强,美国陆军的优势地位受到一定挑战。因此,美国陆军必须推进着眼未来高端战争的转型建设,力争在未来可能出现的冲突中夺取主动权。本文认为,当前,美国陆军正全力开展以“大国竞争”为目标的战略转型。本轮转型以应对中俄等大国威胁为主要目的,突出提升美国陆军的大规模作战能力,围绕“拓展战场、跨域打击、决策优势、毁伤冗余”四个指导原则推进美国陆军的转型建设。在举措上,美国陆军重点从“完善场景模拟”“预置优势力量”“研发武器装备”“提升战备水平”四个方面强化高端战争的能力,并呈现出威胁导向、全面建设、分散聚合和慑止冲突等四个突出特点。     

主动自适应悬架机器人概念样机及其配置模型和方法

未来的空间探测要求机器人系统具备高可靠性、高移动性,以胜任未知非结构的地理环境。结合自适应悬架机器人和主动悬架机器人的优点,创新提出主动自适应悬架机器人的概念。它是一类具有主动配置功能的自适应悬架机器人,在一般复杂地形环境下,利用移动机构的超静定特性自适应地形,在极端复杂环境下,主动调整悬架结构等移动机构的运动配置适应地形变化,获取最佳移动性能。设计了一种六轮主动自适应悬架样机,可实现折叠、翻到后起身,建立了机器人移动性能综合评价模型,并给出了相应的配置模型和主动配置方法,通过主动配置可明显提高主动自适应悬架机器人的移动性能。     

面向C程序的测试用例自动生成实现

软件测试工具很难达到通用的目标,大多数该类工具都是具体针对某一种或几种程序语言的.对于目前我军常用的程序编写语言开发相应的软件自动测试工具是十分必要的.介绍了一个面向C程序的测试用例自动生成系统,重点阐述了其系统结构的构成以及所采用的一个新的搜索寻优算法.该算法有效地改善了前有算法的一些缺陷,显示出不错的效果.     

如何改善路径测试用例生成的搜索算法

软件结构测试数据生成一直是软件测试领域一个较为复杂的问题,方法和手段尚未成熟。基于程序直接执行的测试数据生成方法因其动态性,显示出一定的优越性,本文主要针对该方法的核心部分——搜索算法进行讨论,探讨了有助于改善其功能的若干手段,目的在于提高算法效率,提高其实用化程度,显示出较好的实验效果。     

基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

基于现代信息技术的大学英语教学改革探索与实践

大学英语教学改革基于改变传统的以教为中心、向以学为中心、注重培养学生语言综合运用能力的教学模式,创造出一种崭新的教育理念和教学环境,真正意义上实现英语教学的实用性。作为试点院校之一,我们通过整合多媒体、构建大学英语多元化教学平台,探索并实践了新的教学模式,开展了创新性和实效性的教学工作。     

微型软体机器人能源驱动技术研究进展

具有高柔顺性、低能耗、高功率等特点的微型软体机器人在管道检修、战场侦察等复杂环境中具有广阔的应用前景。能源与驱动器决定了微型软体机器人运动方式和运动性能。为使更多研究人员了解现有柔性驱动技术及其能量来源的研究进展,从物理能源驱动、化学能源驱动以及生物混合驱动三方面入手,总结了基于这三种能源的典型驱动方式并分析其优劣。对现有柔性驱动及其能源存在的不足与未来发展进行讨论与总结,可为后续软体机器人柔性驱动技术发展与性能提升提供参考。