中红外光谱在润滑油分类识别中的应用

由中红外光谱能够获得不同种类润滑油的组成与结构信息.分别用聚类分析法和主成分分析法提取润滑油的中红外光谱信息,对齿轮油、内燃机油和液压油这3大类共113个润滑油样品进行了分类识别.采用系统聚类法对其进行分类,比较了不同类间距离、样品间距离和光谱区间对聚类分析结果的影响.采用主成分分析法对齿轮油、内燃机油、液压油及不同黏...     

空中中远程精确打击能力顶层评估方法

研究了一种空中中远程精确打击能力顶层评估方法。为满足装备建设决策和指导作战运用研究的双重要求,构建了基于任务能力的水平评估分析框架。使用一定打击距离上单位面积所能投放的弹药量密度做为任务能力的评估指标;将打击距离分档,对不同档次距离上单位面积所能投放的弹药量进行加权聚合,得到中远程精确打击的能力水平。从装备集合、数量、性能以及装备结构关系等方面建立了空中中远程精确打击武器装备体系模型,在此基础上建立了任务能力评估模型和能力水平评估模型。     

线粘弹性材料中三维裂纹问题的加料有限元法

将加料有限元法扩展应用于线粘弹性材料三维断裂问题.为了反映裂纹尖端的奇异性,在裂尖附近的奇异区采用若干八节点六面体加料单元和过渡单元,非奇异区采用常规八节点六面体单元.三种单元分区混合使用形成求解域网格划分.基于Boltzmann叠加原理,推导了粘弹性材料的增量型本构关系,进而获得了增量加料有限元列式,并通过附加自由度计算粘弹性介质中裂纹应变能量释放率.数值算例验证了方法的正确性和有效性.     

同步感应线圈炮的技术瓶颈与应用前景分析研究

介绍多级同步感应线圈炮的工作原理,分析目前同步感应线圈炮在储能电源小型化、位置触发及驱动线圈寿命等方面的技术瓶颈,得出同步感应线圈炮更适用于中低初速载荷发射的结论．同时,研究同步感应线圈炮在电磁线圈迫击炮、大质量载荷弹射和引信动态试验等方面的应用前景,为科学制定同步感应线圈炮发展战略奠定了基础．     

陕西蒲城Q_2黄土物质组成试验研究

利用激光散射粒度分布分析仪、X射线衍射仪等先进的测试手段和化学成分分析,得到了陕西蒲城Q2黄土的物质组成特点,包括颗粒组成、矿物成分、化学成分、易溶盐含量、酸碱特性等,并指出与Q3黄土的差异。为深入研究Q2黄土的湿陷机理和工程地质特性以及解释与Q3黄土工程性质的差异提供科学依据。     

网络中心环境下的军事通信超网络结构模型

网络中心环境下的军事通信网络是一个多重边异构的人工功能网络。为了分析、设计和构建网络中心环境下的军事通信网络,通过扩展、综合Jeff的作战网络模型和Hans的网络兵力参考模型,提出了一种能够清晰描述网络节点功能和链路传输类型的军事通信超网络结构模型,给出了模型的数学描述,并说明基于它可将军事通信网络分解为多个具有军事特征的功能子网或专业通信网。最后通过分析某联合作战部队通信的超网络结构特征,验证了模型的有效性。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

激光陀螺捷联惯导系统元件误差自标定技术

通过设计一种实用的激光陀螺捷联惯性导航系统自标定算法,保证在外场使用情况下,能对惯性器件误差(三个陀螺漂移和三个加速度计零位)进行精确标定,确保系统长期使用精度.在完成算法设计的基础上,进行了仿真计算,取得满意的仿真结果.     

变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律

针对拦截高速机动目标的需求,研究了一种变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律。推导了导弹-目标空间拦截模型,设计了三维滑模制导律;根据有限时间收敛制导律专家的经验,采用模糊自适应控制方法对滑模制导律的非切换项进行逼近,并设计了有限时间收敛模糊控制规则;提出了一种新型变论域伸缩因子,设计了基于新型伸缩因子的变论域模糊自适应滑模有限时间收敛制导律。仿真结果表明,所设计的制导律能够使导弹准确命中目标,并能够达到视线角速率有限时间收敛,且与比例制导律相比,具有更高的制导精度和更短的飞行时间。     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。