等离子体销毁日本遗弃化学武器排放气体采集方法选择探讨

等离子体销毁日本化学武器是目前正在探索的新课题,销毁过程排放尾气采集方法是该课题中需研究的内容之一。在认真分析、综合比较的基础上,提出了适应等离子体销毁日本遗弃化学武器的排放尾气采集方法的看法及其须关注的问题。     

战车火炮姿态测量系统原位标定技术和方案设计

为了降低姿态测量系统的启动漂移和标定误差,提高测量和导航精度,针对系统安装特色,提出了一种原位快速标定方案。分析了系统可观测性,利用等效陀螺信息推导了多位置原位标定方案;研究了最优标定和次优标定问题,分析了标定精度和坡度之间的关系;设计了一种针对系统安装特色的多位置编排方案,完成了大坡度范围下的原位标定。仿真结果表明:方案要求简单,应用范围广,能够完成大坡度范围下高精度快速标定,具有重要的工程应用价值。     

新型双向电磁流量计信号特征提取及去噪实验研究

为有效抑制一种电磁流量计测量过程中产生的干扰,提高测量的精确度和稳定性,采用小波阈值去噪方法,将信噪比SNR和均方根误差RMSE作为去噪效果的评价指标,并按照小波阈值去噪的一般步骤,分析了小波基、阈值规则和变换尺度对去噪效果的影响。分析结果表明:小波基采用sym8、阈值规则采用强制去噪以及变换尺度为8时,该电磁流量计的输出信号去噪效果最好。     

基于UML的作战实验想定设计?

作战实验想定是作战实验系统运行的基础,作为实验数据的一部分十分重要。针对作战实验想定的特点和作用,明确了相关概念,充分运用UML建模功能,提出了基于UML的作战实验想定建模设计思想,以"综合火力打击行动"想定为例,探讨了作战实验想定的UML建模设计过程,为各类人员研究作战实验想定提供了一套较为完整的解决方案,提高了其使用效率。     

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...     

基于三节阶跃阻抗谐振器的紧凑型三通带滤波器

文章采用三节阶跃阻抗U形谐振器设计了一种新颖的紧凑型三通带滤波器,该滤波器不但具有四个传输零点以改善滤波器的选择性和带外抑制能力,而且在尺寸上比参考文献[5]中的滤波器缩小了40%。文中分析了该三通带滤波器的设计原理,给出了该滤波器的结构参数、仿真与实验验证测试结果。设计滤波器的三个通带中心频率分别为1.0 GHz,2.4 GHz,3.6 GHz,实测插入损耗分别为0.8 dB,1.0 dB,1.2 dB。仿真与实验验证测试结果显示该滤波器带内插损小,四个传输零点使得带外抑制明显提高。     

随机性检测方法在加密比特流识别中的应用研究

为识别链路层加密比特流,以未加密与加密数据在随机统计特性上的差异为依据,对4种典型的随机性检测方法在比特流长度不同时的识别率进行了比较研究.针对块内最长游程检测过程中出现的比特流尾部比特位不能构成完整子块的问题,提出了2种可行的处理方案.通过对块内最长游程检测门限值函数的研究,基于参数优化的方法改进了块内最长游程的检测方案,在一定程度上提高了识别率.最后,以某无线网络链路层加密比特流为识别对象,对提出方案的有效性进行了验证.     

障碍环境下具有多领导者的组行为生成方法

针对由多个领导智能体和多个跟随智能体组成的多智能体组,提出一种障碍环境下具有多领导者的组行为生成方法。该方法属于分布式控制方法,其利用组中的领导智能体控制跟随智能体,使得跟随智能体的中心和速度分别指数收敛于组中所有领导智能体的加权位置中心和加权平均速度,且每个领导智能体权重的大小取决于其所带领的跟随智能体的数目。另外,该方法通过在障碍的边缘引入虚拟的“ β-智能体”,使组中的个体具有与环境中的静态和动态障碍避碰的能力,最终生成真实的障碍空间中具有多领导者的组行为。最后以虚拟人智能体组为载体进行仿真实验,验证了该方法的有效性。     

非标准气象条件下火炮外弹道仿真

针对目前弹道仿真均建立在标准气象条件下,无法反映弹道真实情况这一问题,以非标准条件弹道模型为基础针对非标准气象条件改进了气温气压模型并建立了风场模型,应用Matlab/Simulink仿真工具构建对应的仿真模型,最后对某型火炮进行仿真验证并通过对仿真结果分析得出各种气象条件对弹道诸元的影响规律,揭示了气象因素与射击误差的关系,为新型火炮非标准气象条件下弹道研究、火炮模拟器弹道仿真开发以及部队实弹射击提供了参考依据。     

基于小波神经网络的货运量预测

选取我国1979—2011年国民生产总值、能源生产总值、进出口贸易额、社会消费品零售总额和固定资产投资总额5项指标作为货运总量的主要影响因素,以货运总量为输出,建立了基于Morlet小波函数的小波神经网络预测模型。该模型能够揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系,经实例分析得到了较满意的结果,并通过与实际货运量和BP神经网络预测结果的对比,证明了小波神经网络在货运量预测方面应用的可行性。