基于结构应变响应的高速枪击载荷识别的理论分析与实验方法

基于多自由度系统的运动微分方程和结构的几何方程推导出识别单一动态载荷的数学模型。并将此理论应用于枪击载荷的识别,获得了令人满意的结果。同时,给出了一套完整的动载识别的实验方法。     

中口径舰炮对空闭环校射

首先建立了中口径舰炮武器系统对空闭环校射数学模型,比较新颖地解决了波门指示、弹序判别、滤波方法、脱靶量的求取和预测以及漏测弹丸的措施等一系列问题,通过仿真模拟明显地提高了系统精度和命中率,并使其工程化嵌入某型航炮系统,在工程上得以实现     

氯酸钾对不锈钢在硫酸和盐酸混合溶液中的缓蚀行为

研究了缓蚀剂ＫＣｌＯ３在７０％Ｈ２ＳＯ４和０．２％ＨＣｌ溶液中对１８—８不锈钢的缓蚀行为。运用线性极化技术测定了缓蚀剂的缓蚀效率为９６％。动电位极化曲线、循环极化曲线及交流阻抗的测量表明,缓蚀剂ＫＣｌＯ３是一种阳极钝化型缓蚀剂,添加缓蚀剂ＫＣｌＯ３后,不锈钢表面氧化膜进一步加强,从而有效地抑制不锈钢的均匀腐蚀和孔蚀。     

FFT 实现LFM 脉冲压缩雷达的参数选择

本文主要介绍用准分组浮点与定点归一算法的FFT 实现线性调频(LFM)脉冲压缩雷达的总体方案、FFT 运算中的量化形式、A/D 变换器字长、旋转因子字长及FFT 蝶件字长等参数的选择。通过电子计算机的模拟计算,给出一些实验数据与曲线,可供设计及研究者参考。     

一种电阻-时间变换器及应用

以张弛振荡器为基础,提出了一种用电阻-时间变换电路将所测信号转化为量化时间的信号检测新方法。分析表明,该变换器电阻变化与输出时间呈线性关系,电路误差小、抗干扰,调理简单,给出了应用这种电阻时间变换器进行多路检测的单片机系统实例。     

无人机姿态控制系统的优化设计与仿真

应用线性二次型性能指标的最优控制理论,对无人机姿态控制系统进行了优化设计,通过仿真实现了系统的最优调节。在设计和仿真过程中,借助于MATLAB最优控制工具箱及有关命令,使设计变得简单、效率得到提高。     

基于新型滑模面的机械臂快速轨迹跟踪滑模变结构控制

从滑模变结构控制的趋近运动和滑模运动两个阶段人手,分别对影响其性能的滑模面和趋近律进行了设计．首先,基于线性滑模面和终端滑模面,设计了一种具有较快收敛速度的新型非线性滑模面,以缩短系统在滑模运动阶段的运动时间．同时,根据幂次趋近律提出了一种改进的趋近律设计方法,保证了其趋近运动的速度,并减弱了传统滑模变结构控制所固有的抖振．最后,将该方法用于机械臂的滑模轨迹跟踪控制策略设计,仿真结果表明,该策略保证了机械臂对期望轨迹的快速跟踪,具有较强的鲁棒性,并且验证了控制策略的有效性．     

基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

Bidirectional parallel multi-branch convolution feature pyramid network for target detection in aerial images of swarm UAVs

In this paper, based on a bidirectional parallel multi-branch feature pyramid network (BPMFPN), a novel one-stage object detector called BPMFPN Det is proposed for real-time detection of ground multi-scale targets by swarm unmanned aerial vehicles (UAVs). First, the bidirectional parallel multi-branch convolution modules are used to construct the feature pyramid to enhance the feature expression abilities of different scale feature layers. Next, the feature pyramid is integrated into the single-stage object detection framework to ensure real-time performance. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, experiments are conducted on four datasets. For the PASCAL VOC dataset, the proposed algorithm achieves the mean average precision (mAP) of 85.4 on the VOC 2007 test set. With regard to the detection in optical remote sensing (DIOR) dataset, the proposed algorithm achieves 73.9 mAP. For vehicle detection in aerial imagery (VEDAI) dataset, the detection accuracy of small land vehicle (slv) targets reaches 97.4 mAP. For unmanned aerial vehicle detection and tracking (UAVDT) dataset, the proposed BPMFPN Det achieves the mAP of 48.75. Compared with the previous state-of-the-art methods, the results obtained by the proposed algorithm are more competitive. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively solve the problem of real-time detection of ground multi-scale targets in aerial images of swarm UAVs.     

直升机航迹滤波与预估研究

结合武装直升机在巡航或搜索地面目标的特点 ,给出直升机航迹模型为协方差平稳随机模型。根据声探测方式 ,推出了测量模型。对直升机航迹进行卡尔曼滤波与预估 ,最后对航迹进行了仿真研究。