舰载预警直升机线式搜索模型

针对舰载预警直升机在遂行编队预警任务时的战术需求,建立了基于一定接触概率、基于给定累积发现概率和基于给定建航概率的舰载预警直升机线式搜索模型,通过仿真计算,得出了不同威胁情况下最大搜索地段长度和最大巡逻线长度的变化规律,给出了在不同威胁情况下应采用的巡逻搜索方式,为舰载预警直升机有效预警角研究奠定了基础,为最终确定舰载预警直升机的阵位配置提供了基本依据。     

Wyner-Ziv系统中MCTI边信息生成算法

Wyner-Ziv视频编码的特点是编码简单、解码复杂,适用于无线通信系统中资源受限的视频编码设备。在Wyner-Ziv视频编码系统中,为获得高质量的解码图像,边信息构造算法起着重要作用。文章首先利用前向和后向运动估计得到最初的运动矢量,然后采用双向运动估计和运动补偿时域插值方法生成边信息,针对边信息中出现的块效应和重叠现象,利用加权重叠块运动补偿技术加以解决。实验结果表明,所提出的加权运动补偿算法要优于已有的双向运动补偿算法,且可获得较理想的边信息重构。     

舰载雷达中频信号仿真设计与实现

为满足舰载传感器或武器系统论证、设计、试验、评估、训练等全生命周期的应用,对新型舰载警戒探测与跟踪雷达中频信号模拟器的系统体系和组成进行了探讨,介绍了系统的功能和技术指标,重点研究了软件无线电在雷达中频信号模拟中的应用、雷达电磁环境和目标回波仿真等一些关键技术,包括目标航迹模拟、目标回波模拟、杂波信号模拟、雷达接收天线仿真、雷达天线方向图仿真等.采用软件无线电技术和软硬件相结合的方法较逼真地实现了海战场复杂电磁环境下雷达中频信号的模拟.     

树脂浸渍裂解对气相硅反应渗透C/SiC的影响

粘胶基碳纤维毡经过CVD工艺进行沉积碳增密处理后,采用酚醛树脂浸渍—裂解对C/C素坯的密度进行调节,通过气相硅渗透反应工艺制备了C/SiC复合材料。研究了树脂浸渍—裂解对C/C素坯密度和气孔率的影响规律,分析了树脂裂解碳对C/SiC显微形貌和力学性能的影响。结果表明:随着树脂浸渍—裂解循环次数的增加,素坯密度增加,孔隙率降低;裂解碳含量为27wt%时,C/SiC复合材料的强度和模量达到最大,分别为231MPa和209GPa。通过控制裂解碳含量,可以实现对C/SiC复合材料力学性能和微观结构的裁剪。     

基于气动-弹道一体化模型的飞行器外形优化设计

为提升飞行器气动外形优化设计效果,研究了新型飞行器在大空域、宽速域范围的气动适应性问题,提出一种基于气动-弹道一体化模型的外形优化设计方法.通过考虑气动和弹道的耦合作用,综合利用类型函数/形状函数转换技术、气动工程估算方法和Radau伪谱法,建立飞行器气动-弹道一体化模型.基于该模型,通过明确优化目标和约束条件,给出基...     

【专栏】飞机结构静强度应变现场测试手段展望

目前飞机结构静强度应变现场主要的测试手段为使用电阻应变计测量系统,但电阻应变计测量系统存在抗电磁干扰差、引线过多以及一致性难以保证等问题,测试效果难以保证。近年来,光纤传感以及非接触光学测量手段的迅速发展,为飞机结构静强度应变现场测试提供了多种选择。本文通过分析以数字图像相关法技术为代表的新技术的特点,如通过进行非接触操作消除安装过程中所带来的分散性误差以及不确定性,在应对某些需要定性分析的飞机静强度试验场合时可以实时给出三维应变和位移场数据,使测量技术更加直观,以及可溯源性更好、更容易保证计量特性的稳定等,对未来飞机结构静强度应变现场测试手段进行了展望,以期为相关部门和机构提供参考。     

PH分布参数估计的确定性退火加速EM算法

针对连续PH分布参数估计标准EM算法迭代速度慢和初值敏感易陷入局部最优化的问题,首先引入逆温因子和加速因子两参数改进算法,提出了确定性退火加速EM算法;然后,进行了详细的理论推导,给出了PH分布参数估计的具体步骤;最后,利用算例对两类典型分布和一组某装备维修时间的实际数据进行拟合,验证了改进算法的全局最优性和较快的收敛速度,拟合效果和迭代加速情况也验证了该算法的有效性和通用性。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。