流体动压超光滑加工关键工艺参数优化

流体动压超光滑加工材料去除主要受工件表面流体动压和剪切分布的影响,根据材料去除的理论模型分析了影响材料去除的关键工艺参数。基于流体动力学仿真和具体实验对抛光轮浸没深度、抛光轮转速和抛光轮间隙对流体动压超光滑加工的材料去除速率的影响规律进行了研究。分析结果表明:抛光轮的浸没深度对材料去除速率影响不大;材料去除速率随着抛光轮转速的减小、抛光间隙的增大而减小;考虑实际使用条件,最优抛光轮转速为300 r/min、抛光间隙为25μm、抛光轮浸没深度为(2/3)R。同时对抛光头温度稳定性进行了具体实验测试,其在装置启动后4 h基本达到热平衡,通过试运行预热的方式可有效避免温升变化对抛光间隙的影响。     

杠杆式抽筒子的动态特性研究及拓扑优化设计

针对杠杆式抽筒子工作时出现的断裂失效问题,以动力学和有限元理论为基础,分别进行抽筒子的动态特性研究和拓扑优化设计。得出其在抽筒过程中的动应力分布和危险区域,定性地确定出介质力学参数和工作参数的影响,获得了抽筒子的最佳材料布局和优化改进结构。优化前后抽筒子结构的对比仿真结果表明,改进结构能够使得应力集中危险区域仅为最大动应力降低10.6%的强撞击位置,其余部分均可转换为安全区域且结构刚度提升49%左右。所用方法有效可靠,为解决杠杆式抽筒子的断裂问题提供理论依据和技术手段。     

基于因果分析的作战计划评估技术

以信息系统五层评估框架为基础,提出了一种以作战效能为"果"、以系统效能为"因"的作战计划评估思想,给出了一种主从分析链系统效能指标构建方法,设计了一套多视图的作战计划辅助分析工具。应用表明,该方法可以有效发现作战计划中存在的问题,提高作战计划的可行性。     

基于TensorFlow的四旋翼无人机着陆地标识别

针对多旋翼无人机在无人干预情况下的自主着陆问题,提出一种基于迁移学习的地面标识图像检测方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,使用迁移学习技术在地面标识数据集上重新训练Inception-v3模型以构建新的地面标识识别模型.以四旋翼无人机为例,将其拍摄的着陆坪图片与其他地面标识图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数.实验结果表明,基于迁移学习的四旋翼无人机着陆地标识别比直接基于In-ception-v3模型的识别效果要好得多,在仅有数千张训练图片的情况下,测试准确率超过90％.在Windows下训练、测试的模型可移植到树莓派3B上,完成了基于Python和TensorFlow开发的程序在不同操作系统下运行的验证工作.     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

瞄准线稳定精度试验方法研究

通过对目前观瞄仪的瞄准线稳定精度试验方法分析,认为现有的方法测试精度差、效率低,构建了一套由观瞄仪、三轴转台、平行光管、视频记录处理装置等组成的试验系统,提出了一种基于图像处理的瞄准线稳定精度试验方法,该方法在某型军方竞标试验中得到成功应用.     

基于飞行轨迹的三维模型实时姿态调整算法

为了解决三维GIS(地理信息系统)弹道可视化系统中导弹飞行姿态不逼真的问题,提出一种基于飞行轨迹的三维模型实时姿态调整算法.该算法使用建模工具构建导弹模型,通过地球坐标与地心坐标系转换、地面坐标系与弹体坐标系转换,利用导弹飞行的前后轨迹点求出导弹飞行姿态角,使用四元数旋转矩阵实时更新三维场景中三维模型飞行姿态.从飞行态势可以看出,算法模拟的三维模型的飞行效果流畅,实时性好,实际应用价值高.     

改进的多目标GM-PHD分量融合算法

密集杂波的平行多目标跟踪场景中,高斯混合概率假设密度滤波器的计算代价随着分量的增多而不断变大,且其目标状态估计精度较低.为了解决这些问题,基于高斯混合概率假设密度滤波框架,提出一种改进的目标分量融合算法.通过目标分量的权重、均值及协方差的充分协作,该算法能够极大程度地融合目标强度中的相似分量,同时能够有效地避免真实目标分量被错误融合.仿真结果表明,密集杂波环境下该算法不仅具有较高的目标状态估计精度,而且其计算代价相对较低.     

基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.     

反恐战术云:中心云在反恐战术边缘的延伸

为了应对在战术边缘环境中遂行反恐处突任务所面临的设备接入受限、动态连续决策能力弱、信息融合处理能力匮乏、指挥通信时延过大等问题,创新地设计了全层级服务体系,提出了反恐战术云概念,将中心云的服务能力下沉到战术边缘,以期为反恐战术边缘提供机动灵活的数据处理和连续决策能力,适应反恐部队对感知、协同、决策、时延、能耗方面的特殊需求.