重力势能锁止型外骨骼设计及其效能评价

现存的被动式外骨骼存在助力效果不明显等缺陷。基于人体步态特征,提出了将人体行走过程中的重力势能转化为人体抬腿过程中动能的原理,通过弹簧、曲柄滑块机构、棘轮棘爪机构以及链传动机构的组合,设计了一款被动式下肢机械外骨骼,并通过外骨骼动力学分析和生理消耗指数实验测试的方法进行了外骨骼性能评价。动力学分析结果表明,穿戴外骨骼后髋关节峰力矩总量降低了23.43%,髋关节做功总量降低了30.59%,初步验证了外骨骼的有效性。生理消耗指数实验测试结果表明, 穿戴外骨骼对于短距离动作转换未产生显著效果,但在长距离行走和上坡行走中分别降低了8.1%和10.4%的能量消耗。因此,该下肢外骨骼助力性能得到了验证,为相关领域的研究提供了实例化参考。     

气氧甲烷溅板式层板喷注器燃烧特性试验分析

采用试验方法分别对单喷嘴和多喷嘴溅板式层板喷注器燃烧特性进行研究,考察不同工况下喷注器面板热载情况,得到不同混合比、不同结构参数对燃烧室压力分布和燃烧效率的影响规律。试验结果表明:混合比对多喷嘴喷注器燃烧室压力影响不大,但对燃烧效率有较大影响。对于单喷嘴喷注器,燃烧效率随着混合比的增加而增高。相同条件下,增大扩张角及出口层宽度有利于提高喷注器燃烧效率,但会引起喷注面板热载增大,各喷注器喷注面板均产生不同程度的变形或失效。该结果对于正确指导层板式喷注器的设计以及筛选喷注器结构具有重要意义。     

大功率IGBT器件及其组合多时间尺度动力学表征研究综述

在提出电力电子器件及其组合多时间尺度动力学表征需求的前提下,以目前常用的全控型电力电子器件——绝缘栅双极晶体管(Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT)为例,系统分析并归纳了目前在IGBT及其组合多时间尺度动力学表征研究方面的进展和成果,包括作为基础的大功率IGBT及其组合多时间尺度电热瞬态建模方法、基于模型的大功率IGBT模块失效量化表征方法以及用于辅助分析的IGBT组合多速率仿真方法。此外,介绍了基于IGBT多时间尺度模型的装置应用设计案例。从建模方法、可靠性评估、仿真手段以及应用设计四个方面系统全面地阐述了大功率IGBT及其组合多时间尺度的动力学表征方法,可为电力电子混杂系统的精确设计提供电力电子器件层面的理论和技术支撑。     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.     

基于Hi3531A和Qt的操控终端软件设计

为了满足战场实时系统自检、监控警戒、火力打击的需求,设计了一种基于Hi3531A和Qt的操控终端软件.该软件采用海思Hi3531A作为核心处理器,通过交叉编译Qt库作为开发环境,可根据外设通信口自行配置内核和驱动模块.基于Qt跨平台和组件编程的特点实现通用化、模块化编程.实验证明,该软件界面操作简单,运行稳定可靠,满足性能要求.     

异构系统一体化仿真中间件系统实现研究

针对异构系统联通的整体化仿真需求,利用Thrift和Zookeeper对一体化仿真中间件系统的组成结构、功能和服务形式等进行了研究,分析了异构系统的升级改造方法,建立了面向服务的异构系统联通仿真的中间件系统架构,实现了跨语言和跨平台的异构应用系统一体化仿真互联互通.系统可扩展、灵活性强,能有效降低异构仿真系统联通升级改造成本,为面向多节点、多任务和高并发的实时在线异构互联一体化仿真提供了可行设计思路.     

网络靶场实训平台的规划与实践

网络靶场实训平台是以网络空间安全人才培养需要为目的建设的高逼真网络学习、训练和研究平台,是一种特殊类型的网络靶场.介绍了世界各国网络靶场的研究背景和网络靶场的概念,规划了网络靶场实训平台的总体架构,明确了平台的主体功能、主要模拟对象和具体建设要求.结合实际,细化了网络靶场实训平台的功能,对其具体应用效果进行了分析.网络靶场实训平台在高校人才培养中具有独特的应用优势和不可替代的作用,可在高校实验教学中推广应用.     

MF-CFI: A fused evaluation index for camouflage patterns based on human visual perception

The evaluation index of camouflage patterns is important in the field of military application. It is the goal that researchers have always pursued to make the computable evaluation indicators more in line with the human visual mechanism. In order to make the evaluation method more computationally intelligent, a Multi-Feature Camouflage Fused Index (MF-CFI) is proposed based on the comparison of grayscale, color and texture features between the target and the background. In order to verify the effectiveness of the proposed index, eye movement experiments are conducted to compare the proposed index with existing indexes including Universal Image Quality Index (UIQI), Camouflage Similarity Index (CSI) and Structural Similarity (SSIM). Twenty-four different simulated targets are designed in a grassland background, 28 observers participate in the experiment and record the eye movement data during the observation process. The results show that the highest Pearson correlation coefficient is observed between MF-CFI and the eye movement data, both in the designed digital camouflage patterns and large-spot camouflage patterns. Since MF-CFI is more in line with the detection law of camouflage targets in human visual perception, the proposed index can be used for the comparison and parameter optimization of camouflage design algorithms.     

基于奇异谱修正香农熵的雷达信号识别方法

针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.     

基于机动识别的多级组合滤波器设计

针对机动目标滤波问题,利用基础的琢-茁滤波算法,建立了基于机动识别的多级组合琢-茁滤波算法.从工程可实现角度出发,重点阐述了组合滤波器的机动识别算法、野值剔除算法、机动识别与野值剔除启动算法,以及多级滤波器的切换规则.仿真结果验证了组合滤波算法的有效性.