异类传感器信息融合的分布式滤波算法

基于联邦滤波算法,对雷达/红外双模导引头数据融合算法进行了研究,给出了基于雷达/红外双模导引头跟踪系统的结构及算法模型.针对典型工作状况参数,对匀速、匀加速、机动等目标运动状态进行了蒙特卡罗追踪仿真.仿真结果表明:基于联邦滤波的分布式融合跟踪算法,对各种目标运动状态下的位置、速度跟踪精度和抗干扰能力都相对于雷达单模跟踪的较好.     

进气口位置和进气体积流量对油罐油气惰化置换效率的影响

采用机械通风方式对油罐油气进行处理,具有安全性差、通风时间长和效率低下的缺点;利用燃惰气对油罐油气进行处理,可较好地克服上述缺点。在前期研究的基础上,设计模拟实验台架,以燃惰气为介质,实验研究进气口位置和进气体积流量对燃惰气惰化置换油罐油气的影响。     

耦合杀伤区射击次数与舰艇间距分析

研究了舰艇编队协同防空中满足一阶耦合杀伤区对来袭目标射击次数要求的编队舰舰间距配置问题。依据耦合杀伤区的概念,运用几何三角关系和解析法分析了一阶和二阶耦合杀伤区的纵深计算方法。并对给定杀伤区纵深的单舰和协同舰射击次数进行了研究,给出了射击次数模型及受目标投弹圈影响的耦合杀伤区纵深约束条件。对不同入射舷角的目标、不同速度的导弹类目标和不同高度、速度的飞机类目标3种情况下的射击次数与间距关系进行了仿真,得到了一些有益的结论,对编队近程防空队形的间距配置具有指导意义。     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

一种求解飞行器廓线间断处超音速复杂流场的方法

用有限体积法求解三维完全气体的Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程,并将通量守恒的分区计算方法和Ｂ－Ｌ湍流模型修正结合在一起,捕捉到了间断处的分离涡、激波、膨胀波等流场信息     

加工中心实时智能控制系统

加工中心的可靠运行是加工柔性自动化的重要一环。本文利用人工智能和多传感器信息融合技术监视多种加工异常情况,采用多种控制策略,并行工作,进行实时知识处理,推理相应对策,并控制ＣＮＣ系统,使加工恢复正常或停机,避免引起严重破坏。     

基于 SBM的操作级并行处理算法研究

SBM是支持操作级并行的一种有效的同步机制。文中基于SBM对结点调度和barrier插入算法进行了深入的研究,提出了一套有效的开发操作级并行的方案。用一有向图G(N,A)表示指令之间的相关关系,并以结点的临界路径为关键字将结点从小到大进行排序。按照排序后的结点顺序,描述了一种分配算法,将结点分配给各处理机。同时,描述了相关结点之间的barrier插入算法。     

细长旋成体大攻角压心系数的理论分析与数值模拟

从旋成体大攻角流动的气动力公式出发,推导了大攻角条件下压心系数随攻角和马赫数变化的关系式。基于可实现的k-ε两方程模型,利用CFD方法对大攻角绕流时7种典型形状旋成体进行数值模拟,给出了压心系数随攻角和马赫数变化的数值结果。数值模拟结果与理论分析结论一致。研究表明存在一个与旋成体几何形状密切相关的"外形判别式",在符合细长旋成体的假设条件下,压心系数随攻角和马赫数的变化规律由该"外形判别式"唯一确定。     

新建构主义知识观

传统知识观将间接知识理解为人类现有的静态认识成果,从而造成了问接知识的绝对化,使间接知识不可避免地具有反建构性。要实现间接知识与个人认识建构的有机统一,就必须打破传统知识观对间接知识的成果化理解,把间接知识理解为人类认识的发展过程,使间接知识本身建构化。     

Bayesian sampling plans for exponential distributions with interval censored samples

This article studies the problem of designing Bayesian sampling plans (BSP) with interval censored samples. First, an algorithm for deriving the conventional BSP is proposed. The BSP is shown to possess some monotonicity. Based on the BSP and using the property of monotonicity, a new sampling plan modified by the curtailment procedure is proposed. The resulting curtailed Bayesian sampling plan (CBSP) can reduce the duration time of life test experiment, and it is optimal in the sense that its associated Bayes risk is smaller than the Bayes risk of the BSP if the cost of the duration time of life test experiment is considered. A numerical example to compute the Bayes risks of BSP and CBSP and related quantities is given. Also, a Monte Carlo simulation study is performed to illustrate the performance of the CBSP compared with the BSP. The simulation results demonstrate that our proposed CBSP has better performance because it has smaller risk. The CBSP is recommended. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 604–616, 2015