Lanczos技术加速第二类Fredholm方程的快速求解

介绍了Lanczos技术加速第二类Fredholm方程求解的基本原理 ,结合矩量法预测了任意形状均匀介质柱体的单站雷达散射截面RCS。首先建立介质柱中的电场积分方程 ,然后采用矩量法将积分方程化为矩阵方程 ,再利用Lanczos技术求解矩阵方程得到介质柱内电场。计算结果表明 ,Lanczos技术可加快MOM矩阵方程的计算速度     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

非结构动网格分区并行计算方法

针对包含运动边界的非定常流动问题,基于弹簧近似法设计了一套非结构动网格分区并行计算流程,引入了METIS软件进行非结构网格二次剖分,研究了对接边界通信类型及其处理方法,基于消息传递并行编程模式实现了非结构动网格求解器的并行化。测试结果表明:该求解器具有较高的并行效率,网格变形模块对非结构动网格并行计算性能具有重要影响。     

单矢量水听器水中多目标方位跟踪方法

采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。     

航空集群系统构建机理研究

围绕航空集群系统构建问题,从集群系统构建基本概念与内涵、构建要素以及构建思路及流程3个方面对集群系统构建机理进行阐述。首先,在分析集群系统的基本概念与内涵的基础上,提出了集群系统构建的概念;然后,将集群系统构建要素分为硬件资源、软件资源以及网络资源,并进行了梳理;最后,在分析集群作战一般流程的基础上归纳出了集群系统构建思路,并给出了构建流程。     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。     

分数阶终端滑模控制器在DTC系统中的应用

针对SVPWM调制的永磁同步电机直接转矩控制系统磁链和转矩波动较大的问题,结合非奇异终端滑模和分数阶微积分理论的特点,设计了一种分数阶非奇异终端滑模控制器。结合直接转矩原理和分数阶微积分理论,对误差进行分数阶微分后与误差之和作为滑模面;根据非奇异终端滑模控制原理,在所设计分数阶滑模面的基础上确定了相应的控制律;利用李亚普诺夫定理证明了滑模面的稳定性和可达性。仿真结果表明,该策略能提高系统的动静态性能,可以进一步抑制磁链和转矩波动。     

基于协同相关度的作战任务分解优化

针对协同作战中任务分解的优化问题,构建了任务协同相关度的量化模型。对作战任务中几个基本概念进行定义,从时间、逻辑、功能3个维度对任务间的协同关系进行了形式化描述,在此基础上,建立了任务协同关系的综合度量模型。最后,通过设置任务协同度阈值的方法,对协同紧密的任务进行聚合,实现任务分解的优化。通过仿真实验验证了模型的可行性和有效性。     

基于多特征模糊融合的疲劳状态判决

在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。     

某型武装直升机武器系统故障诊断研究

战时快速准确地查找故障部件和制定排故方案是实施战场抢修的前提和基础。目前武装直升机武器系统结构组成日趋复杂,功能模块高度集成,仅凭人工经验进行维护难度较大。为了提高故障诊断效率,采用故障树分析与专家经验相结合的方法,建立了某型武装直升机武器系统故障模型,设计了一种快速故障诊断与辅助决策系统,有效减少了维修保障人员故障排除时间,提升了故障处置效率与准确度,具有重要的实际应用价值。