面向无人战车的视觉定位系统

随着军事装备无人化、智能化水平的不断提高,基于视觉的无人战车将被广泛应用于现代军事战争的诸多领域.设计了一种面向无人战车的单目视觉定位系统,该系统基于相机模型建立了目标物体与无人战车火力打击系统坐标系之间的三维空间变换关系,实现了对空间目标物体的位姿测量.实验结果表明,该方法可以基于低质量的图像信息实现对目标的位姿测量,为无人战车进行火力打击提供引导依据.     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.     

CBM与IETM集成中的数据模型设计及运用

针对现有交互式电子手册(IETM-Interactive Electronic Technical Manual)与基于状态维修(CBM-Con-dition Based Maintenance)系统集成设计中对接口数据的特点类型、结构模式及运用过程缺乏规范化设计的不足,基于开放系统体系结构(OSA-CBM),对集成中的数据内容进行了统一建模,规范了OSA-CBM 6层数据类型与3级CBM系统、4种集成方式的相互关系.面向CBM与IETM集成应用,提出了3种数据结构模式及其运用过程,有效解决了集成接口中的数据模型设计问题.     

作战辅助决策模型设计及评估方法

作战辅助决策模型是在复杂战场态势下,辅助指挥人员科学、高效决策的重要工具.针对当前辅助决策模型功能分散、可信性不足、缺乏工程化设计与管理等问题,从系统工程角度出发,开展作战辅助决策模型构建与评估通用方法的研究,提出辅助决策模型工程化设计与评估分级的一般流程与方法,并结合实例进行说明.     

基于分布式协调算法的多导弹网络避障

提出一种避障的多导弹网络协调算法.为了实现协同拦截,制导采用目标捕获、时间协调和避障3个独立条件.即使多导弹网络中的某一部件也只能从最近的邻居处收集信息,分布式协调算法可使一组拦截导弹同时到达目标.仿真结果表明,该制导策略为多导弹网络的避障提供了一种可行方法,具有良好的目标捕获精度.讨论了增益参数的影响,以评估所提出的方法.     

基于有限元法的超声相控全矩阵检测与成像仿真

全矩阵超声相控阵成像技术具有信噪比好、缺陷分辨率高等优点,近年来在无损检测领域获得广泛研究.基于全矩阵数据采集理论和全聚焦成像算法原理,采用有限元法建立超声相控全矩阵检测模型,该模型以钢板中的圆孔缺陷检测为研究对象,提取检测模型中超声纵波幅值信号进行分析.仿真结果显示,采集到的全矩阵A扫描数据具有对称性,且全聚焦算法能有效地实现缺陷的反演成像.成像结果进一步表明,与常规B扫描检测模型相比,该全矩阵模型能准确定位缺陷位置且成像效果较好.而对于某一特定检测介质的全聚焦成像,不同的阵元数成像效果也不同,可以通过数值模拟确定最优的阵元数.     

实时数字场景仿真系统研究与实现

开发在实验室里测试导引头信息处理机的实时数字场景仿真系统已经成为了图像制导武器发展的迫切需要。介绍了一个由高性能PC机和PCI插卡构成的实时场景仿真系统,描述了该系统的工作流程和系统结构,以及软件和硬件等主要组件的工作原理和实现方法,试验结果表明系统能够满足实际应用的需要。     

浅议心理咨询方法的整合性及其应用

心理咨询方法的整合性目前正处于探索阶段,先从理解各种理论和咨询方法的共性方面入手,根据人性心理学的基本原理和心理活动的内在一致性即整体性原则,再根据咨询师个人特点、我国国情和求助者及心理问题的特点进行富有个性化的组合,则是整合的一个比较方便的途径。为提高咨询效果和效率,汲取短程心理咨询的基本思想和精神,有助于心理咨询方法的整合。     

创建优良校风 提高育才质量

校风是一个学校教风、学风、工作作风的综合表现,校风好坏如何,直接影响着学校的发展、声誉和育才质量,因此高校应该注重校风建设。     

基于FNNs的闭式循环柴油机配氧前馈控制策略研究

配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一,为改善其动态特性,在 PID反馈控制的基础上,设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器,并采用 PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号,使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力,从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿.仿真结果表明,采用FNNs前馈控制器后,可以有效改善氧气控制的动态特性,并且具有快速的学习速度和很强的适应能力.