基于数据挖掘的仿真模型验证

针对复杂系统输出具有数据量大、高度复杂性、非线性和非平稳等特点,将数据挖掘思想和有关方法引入到导弹系统仿真模型模型验证,通过对仿真数据和试验数据进行模式表示和特征提取,将2时序数据的模式距离作为评价指标来衡量模型的有效性。仿真分析表明,该方法相比传统方法计算量小,但意义明确,具有一定的实用性和参考价值。     

齿轮箱辐射声场实验研究

从齿轮箱内部动态激励、箱体动态响应及辐射声场预测等方面,研究了试验齿轮箱的辐射声场;分析了声场预测过程中产生的各种误差影响因素;通过扫描法声强试验对辐射声场全息面进行了测量,结果表明:在齿轮副理论啮合频率处,箱体辐射声场的预测值与测量值表现出更好的符合特性,验证了该齿轮试验机辐射声场预测方法的准确性。     

一种基于部分搜索的GNSS模糊度解算方法

为解决LAMBDA算法搜索策略效率不高的问题,提出了一种基于部分搜索的模糊度解算新方法。该方法的解算成功率接近LAMBDA算法,且只需对最后3维模糊度元素采取搜索策略。同时,通过合理设定搜索椭球的大小和搜索策略;大大提高了搜索效率。通过实验对该新算法与Bootraping算法、LAMBDA算法进行了比较分析,进一步验证了该新算法的有效性。     

ESD EMP能量耦合线性化建模

针对利用非线性建模方法研究静电放电电磁脉冲(Electro Static Discharge Electro Magnetic Pulse,ESD EMP)能量耦合存在计算复杂、模型收敛性能较差的问题,基于ESD辐照实验提出了一种非线性系统线性化建模方法。该方法是将系统响应与激励间的非线性关系转化为线性关系后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法进行线性回归来建立模型。首先利用3.5 k V ESD实验数据进行建模,然后应用3.5 kV、4.5 kV ESD实验数据进行模型验证,2种情况下的拟合度均达到94.303 3%。结果表明:线性化建模能有效降低建模难度,且模型精度较高,为ESD能量耦合研究提供了一种简便有效的建模方法。     

战术电台网动态频谱接入策略研究

文章以战术电台网为应用背景,提出一种动态频谱接入策略。在频谱资源紧张和电磁干扰的条件下,使用该策略可以有效提升通信节点之间的通信能力。文章构建了用频系统的动态频谱接入模型,并对动态频谱接入策略指标进行仿真。仿真结果表明,所提策略可以利用有限频谱资源,降低干扰对通信质量的影响,提高通信成功率。     

地籍数据库点线拓扑一致性并行检查方法

针对拓扑检查算法复杂、计算量大,串行计算已远不能满足海量地籍数据高效拓扑检查需求的问题,在分析了点线拓扑关系的并行特点基础上,将界址点的数据划分方法与界址线的QR空间索引方法相结合,实现了界址点与界址线的并行拓扑计算。用某地区实际的界址点集与界址线集对点线拓扑并行检查进行实验。测试结果表明:并行检查算法的并行效率随着进程数的增加而有所衰减,但稳定在30%以上,加速比达到5以上,且相比于Arc GIS效率提升了30倍以上。并行检查方法以工具的方式集成应用于高性能地理计算平台中,应用效果良好。     

改进遗传算法求解电力网攻击无人机分队任务分配

遗传算法因其出色的寻优能力,自提出后就被广泛用于工程技术上的最优化问题求解。根据电力网攻击无人机分队任务分配的实际需要,提出基于遗传算法思想的解决方案,并在原算法基础上,采用种群分组进化的策略进行改进。详细介绍算法的基本原理和仿真步骤,再举出实际算例进行仿真,实验结果证明算法的改进取得了良好效果。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

序降应力加速寿命试验(上)——试验分析篇

加速寿命试验是高可靠长寿命型产品的量化评估的重要途径,广泛应用于武器装备的定寿延寿课题中。为了进一步提高加速寿命试验的效率,提出一种新的试验方法——序降应力加速寿命试验。通过理论模型建立、试验数据分析和蒙特卡罗仿真对该方法的有效性进行分析。研究结果表明,在相同的试验环境下序降应力加速寿命试验方法不但能大幅度提高试验效率,同时还能提高试验分析精度。因此,在武器装备的定寿延寿课题中,序降应力加速寿命试验值得推广。     

基于ExtendSim的空降训练主要因素优化仿真

针对空降训练的准备、实施、返回3个阶段,基于ExtendSim计算机模拟仿真技术,对空降训练的整个过程进行仿真,通过对仿真结果进行综合分析,对飞机使用数量、投放员数量和跳伞员准备情况影响空降训练实施的主要因素进行优化处理。