柴油机运行参数对颗粒过滤器压降特性影响的试验研究

基于排气背压的柴油机颗粒过滤器(Diesel Particulate Filter,DPF)再生时机判断是DPF后处理系统的关键。针对壁流式过滤器,采取理论与试验相结合的方法,研究了柴油机不同的排气流量、温度以及DPF加载水平对过滤器压降特性的影响规律。结果表明:压降随温度升高基本成线性增长;随流量增加基本成二次方增长;随碳烟加载量的增加而增长的趋势是曲线斜率先大、后小、再增大。随后分析了排气背压和流量、温度以及碳烟加载量之间的数学关系。研究对于准确判断车载DPF的再生时机,进一步提升DPF后处理系统性能具有一定的指导意义。     

基于Matlab的重庆地区太阳辐射仿真

针对年日照时数或累年日太阳辐射月均值误差较大,而逐时太阳辐射观测值虽然准确度较高,却数据量巨大,不便于研究使用和工程运用这一问题,结合太阳辐射数学模型和重庆市气象统计数据,采用先分别计算散射辐射和直射辐射,然后进行叠加的方式,利用Matlab软件建立了重庆地区太阳辐射仿真模型。仿真计算结果表明,该模型准确度较好,为进一步研究打下了良好基础。     

转速对动态旋流器流场影响的数值分析

根据计算流体力学方法,对采用不同转速的动态旋流器流场进行数值模拟,深入分析了转速对动态旋流器切向速度、静压以及湍动能的影响。计算采用雷诺应力模型和混合物模型。结果表明:转速对动态旋流器切向速度和静压影响非常大,不但影响其数值大小,对其分布趋势也产生明显影响;转速对动态旋流器湍动能的影响主要集中在旋转栅附近,在转筒后半段转速对湍动能的影响明显弱化,适当提高转速甚至有抑制湍流的作用。     

地方物流供应商“藏捏”信息行为的监管机制

针对军民融合现代军事物流体系内物流实体存有"藏捏"信息行为,难以实现信息真正共享,妨害军队物资采购的问题,从地方物流供应商"藏捏"信息动机分析入手,考虑到安全保密原则,基于交纳保密保证金的做法对格罗夫斯机制进行修改,建立地方物流供应商"藏捏"信息行为的监管机制,并运用算例证明了该机制的科学有效性。     

基于FRFT的LFM信号检测与参数估计

目标运动使雷达回波表现为初始频率和调频率参数均为未知的线性调频(LFM)信号,精确且快速地检测和估计出未知参数的LFM信号是雷达信号处理的主要工作。文章利用LFM信号在特定阶数的FRFT域呈现出能量聚集特性,介绍了基于FRFT的二维峰值搜索、模最大值两步搜索和预判法三种LFM信号检测与参数估计算法。通过在高斯白噪声背景下对三种算法的仿真进行分析、比较,结果表明:在低信噪比条件下,基于FRFT模最大值两步搜索算法估计精度高,计算量较小,为工程应用提供可能。     

基于证据理论的战时军械维修器材供应链性能评价

在一般供应链性能评价指标体系的基础上,结合现代战争中军械维修器材供应链的特点,从资源、输出和柔性三个角度构建了战时军械维修器材供应链性能评价的指标体系.考虑到战争环境下信息的模糊性和不确定性,建立了战时军械维修器材供应链性能评价的证据理论模型.以某战时军械维修器材供应链为例,基于构建的战时军械维修器材供应链性能评价指标体系和模型进行案例研究.结果表明,基于证据理论构建的战时军械维修器材供应链性能评价模型是可行的,有效的.     

基于递归扩展直方图的辐射源时差分选方法

多站电子侦察系统中,脉冲信号到达两个接收站的时间差信息可以用于信号分选。针对高重频辐射源引起的虚假聚类和超低重频辐射源累积脉冲数少给时差分选带来的困难,提出一种基于递归扩展直方图的时差分选方法。该方法将时差数据转换成扩展直方图的结构,采用递归的方式序贯地对每个辐射源进行检测和分选,通过扩展运算,同步消除虚假聚类,逐步降低直方图噪声水平,提高了分选正确率。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。     

基于网络雷达的目标定位跟踪

网络雷达实现了有源与无源探测一体化及雷达情报与电子对抗情报一体化,具有良好的目标定位跟踪性能。首先分析了网络雷达工作在有源无源一体模式的目标定位原理及定位的CRLB,并通过仿真说明了网络雷达的定位优势。然后根据网络雷达的特点,提出了一种基于目标状态和属性联合最近邻的数据关联算法,该算法合理地利用了目标的电子属性信息(如载频、重频、脉宽和脉内特征等)。对小角度交叉运动目标进行了跟踪仿真试验,该算法得到了很好的关联跟踪效果。     

紊流风场下无人机飞行状态多模型估计算法

针对紊流风场环境下飞行速度因模型参数发生变化导致单一固定参数滤波器精度降低的问题,提出了一种无人机飞行状态多模型估计算法.在建立单一固定模型紊流风场有色噪声卡尔曼滤波器的基础上,采用多模型自适应卡尔曼估计,得到飞行速度的最优状态估计.仿真结果表明,多模型估计算法在模型参数发生变化时能有效地减小紊流风场对无人机飞行速度的影响,满足飞行速度控制输入的精度要求.