基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法

针对当前装甲车辆驾驶技能评估方法存在的问题和应用上的不足,将云理论引入装甲车辆驾驶技能评估,提出了基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法。首先建立了云模型表示的指标体系,通过采集实车驾驶数据获取指标值;然后确定指标权重,计算其加权偏离度并将其输入评测的云发生器,最终得到评估结果。结果表明:基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法能实现对装甲车辆驾驶过程的准确评估,为解决装甲车辆驾驶评估依赖经验教学的问题提供了技术路径。     

弹道参数的人工神经网络算法研究

将神经网络理论引入火控领域,建立一个输入参数为高度Ｈ、速度Ｖ和俯冲角λ的多层神经网络模型,用Ｂ－Ｐ学习算法,对弹道的射程Ａ和落下时间Ｔ进行拟合。仿真结果表明,神经网络是用于弹道参数拟合的一个有效的方法,并取得了满意的精度。     

高可靠、强实时分布式系统的切换技术研究

本文首先给出某高可靠、强实时分布式系统及系统的两种切换方案的简要描述，然后对切换技术的实现进行讨论；最后，在建立强实时双工系统的可靠性模型基础上，对系统的两种切换方案进行分析与比较。研究结果表明：对于本系统，机组级切换优于结点机级切换，且可以减少程序的复杂度，提高系统的可靠性与实时性。     

炮兵营射击的弹着点模拟及射击误差分析

弹着点模拟是对敌火力打击目标毁伤仿真的重要环节。在分析炮兵营射击误差构成与计算方法的基础上,研究建立了炮兵射击的弹着点散布蒙特卡洛(Monte-Carlo)仿真模型,实现了对集火射向、适宽射向、三距离射击等多种火力打击方式共同作用下的弹着点散布模拟,为目标毁伤仿真研究提供了模型支持。以此为基础,通过分析各组误差对毁伤概率的影响,发现对于炮兵营打击面散布目标来说,营共同误差是影响毁伤概率的最显著因素,应当通过提高测定目标位置和气象准备的精度减小误差以提高对目标的毁伤效果。     

助推滑翔飞行器复合控制系统线性化小偏差运动方程推导与控制系统设计

助推滑翔技术是制导武器实现增加射程、提高机动突防能力的关键技术之一,对飞行器姿态控制有较高的要求,需要设计复合控制方式的姿态控制系统.针对采用空气舵与燃气舵联动控制的飞行器,建立了动力学模型,详细推导了完整的三通道线性化小偏差运动方程,结合典型弹道数据给出了动力系数图像,分析了助推滑翔弹道各飞行段中飞行器的稳定性,在此基础上选取再入段低空飞行特征点进行了姿控系统设计,仿真结果验证了线性化小偏差运动方程的正确性和控制系统的有效性,为进行此类飞行器的稳定性分析与姿态控制系统设计提供了有益的参考.     

采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法

基于相对运动理论提出拦截中段制导方法。方法原理为,将拦截器初始轨迹与施加修正后的轨迹视为一主一从两空间目标,以相对运动理论描述从目标相对于主目标的运动规律,于是初始的修正量可由终点处相对状态求解。给出了一般形式的相对运动模型,运用几何法与变分法推导得到了J2摄动影响下相对运动的状态转移矩阵,在此基础上,提出了采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法。仿真算例表明,提出的方法能够为工程实际中的拦截中段制导提供有效支持。     

基于组合赋权雷达图实现电网电能质量综合评估

将改进的组合赋权雷达图方法用于电网电能质量综合评估。对主观、客观赋权法组合,基于组合权重与原权重之间的偏差尽可能小的优化思想,求取雷达图中各项指标的组合权值。利用各指标对应的扇形区域的对角线作为指标轴绘制雷达图,不仅最大限度体现各指标的独立权重,也反映了各指标之间的相互影响。利用雷达图的面积和周长两个变量完成对电能质量的综合评估。最后通过应用实例,验证了论文方法的合理性和在电能质量综合评估中的有效性。     

高超声速风洞热化学非平衡流场辐射谱的数值计算

以轴对称的热化学非平衡N -S方程为控制方程 ,采用双温度 11组元反应气体模型 ,数值求解高超声速热化学非平衡流场。在此基础上 ,采用“线—线”精细辐射模型计算流场的辐射谱特性 ,在 0 15～ 2 μm区间计算了40 0 0 0个光谱分布点处的辐射发射、吸收系数 ,得到了高焓风洞实验条件下的流场辐射光谱分布及该条件下主要辐射组元NO的辐射光谱分布。计算表明 ,振动温度对辐射有重要影响     

亚共析钢碳化物相的快速直接球化

依据作者关于钢中奥氏体晶粒尺寸影响相变产物中碳化物形态的观点， 本文分析研究了精轧过程中与碳化物球化有关的金属学问题； 指出在临界温度以下对过冷奥氏体实施精轧， 因铁素体“超量”析出而使奥氏体晶粒细化， 并随精轧形变量的增加， 在晶内诱发共析相变； 精轧后的钢继续在精轧温度短时停留， 可实现碳化物相的优良球化。     

Cρ 准则下选择最优子集的并行算法

C_p准则是目前颇受重视的一种变量选择准则。本文针对大型线性回归模型,推导了从所有可能子集中用C_p准则选择最优子集的(乘除法) 运算次数,提出了C_p准则下变量选择的并行算法。给出了在YH-1和YH-2向量巨型计算机上运行该算法的模拟结果且获得了15倍左右的向量加速比s/v,体现了该算法的优越性。