基于SysML的作战行动序列建模方法

为了达到组织目标和任务使命,必须建立一系列彼此相互关联的、具有层次结构的活动和过程之间的关系.要实现对组织的有效管理,核心就在于通过计划建模和控制系统来协调这些关系.在介绍与分析SysML语言特点的基础上,建立了作战行动序列(COA,Course of Action)的形式化定义,提出了基于SysML的作战行动序列建模方法,并给出了应用实例.应用该建模方法,有利于提高作战行动计划的适应性和开放性.     

一种综合的陀螺动态建模方法及仿真

在介绍和分析动态建模方法的基础上,将各种方法的优点进行综合,设计出一种综合的陀螺动态建模方法.通过仿真实验验证了该方法的可性行和精度;并推断出"当存在量测噪声情况下,只要保证陀螺系统原有动态特性不变,可以对陀螺动态模型进行简化,同时利用量测噪声统计特性对辨识结果进行修正处理来逼近真实系统"的命题.     

战斗部威力/目标易损性评估软件研究

跟踪分析了国内外战斗部威力/目标易损性评估软件的发展现状,建立了战斗部威力/目标易损性评估软件的基本原则和总体框架.确定软件的各个功能模块,并完成各个模块的功能分析.基此开发了反导战斗部毁伤评估软件,给出了评估软件的应用实例.该研究工作可为战斗部威力设计和目标易损性评估研究提供帮助.     

装备集群预防性维修计划的粒子群仿真优化

针对同类装备构成的集群预防性维修计划问题,综合考虑了装备的使用和维修过程,分析了装备动用与维修计划之间的相互关系,刻画了装备使用和维修的触发机制,提出了一个包含离散事件仿真和粒子群优化算法的混合模型,并描述了模型的结构和数学表示。该模型基于离散事件仿真对给定的预防性维修计划进行评估,并以该评估值为基础利用粒子群演化进行优化,从而通过多次迭代进化可逐步逼近可能的全局优化结果。由于模型中考虑了装备使用过程中的不确定性,并且粒子群优化可从任意初始值开始,因而可用作维修系统效能评估以及维修方案优化的决策工具。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

一种差分空时分组码及其性能分析

文中介绍了一种差分空时分组码的编译方法及其性能分析,与之对比,先导入单天线时差分调制的概念及其方法,理论分析表明,采用无需信道估值的差分空时分组码与相干检测空时分组码相比其性能差3 dB,但与单天线相比仍有接近于10 dB的分集增益。     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.     

基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑.为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法.设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图...     

去耦瓦敷设方式对双层壳声振动的影响

文中对有限长敷设隔声去耦材料的加筋双层圆柱壳进行了振动和声辐射试验,测量了壳体的结构响应和水中的辐射声压,对内外壳全部敷设、内壳全部敷设、外壳全部敷设以及外壳部分敷设隔声去耦材料四种敷设方式进行了对比。结果表明,内外壳全部敷设隔声去耦材料对抑制振动和声辐射最有效,而且部分敷设隔声去耦材料对水下航行器敷设隔声材料的位置选择具有一定的参考价值。