现代花园洋房设计方法

花园洋房是具有悠久历史的住宅产品,现代花园洋房日益受到喜爱。为适应现代居住舒适、经济、安全的要求,寻求更加适合现代社会居住的花园洋房设计方法,基于花园洋房发展趋势与设计思想分析,结合具体设计方案,着重探讨套型叠加、空间过渡、下沉空间和洋房电梯等设计方法,从而为现代花园洋房设计方法的优化提供借鉴。     

舰载对陆巡航导弹规划航路点间距离的计算分析

针对舰载对陆巡航导弹在实际飞行中,其航迹需要参考近似大地线的航线,在充分考虑导弹由海对陆的航路规划过程基础上,提出了易于编程、精度有所改进的空间两点间大地距离的计算方法。该方法在考虑高程的地球椭球模型参数的求取基础上,利用Bowring反解公式重新推导了顾及高程的空间航路点间的计算公式。相关算例表明,该方法提高了导弹规划航路点间距离的计算精度且易于工程实现。     

弹道目标跟踪滤波方法研究

主要对弹道目标的跟踪滤波方法进行了综述,对扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）、转换测量卡尔曼滤波（conversion measurement Kalman filter, CMKF）、基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波（ballistic extended Kalman filter, BEKF）、基于弹道运动方程的无敏卡尔曼滤波（ballistic unscented Kalman filter, BUKF）4种滤波算法的关键点、优缺点进行了剖析。进一步利用仿真的弹道数据对4种滤波方法的效能进行了验证,对比了不同滤波器的滤波精度和再入目标的跟踪性能,分析了质阻比对滤波性能的影响,提出了选择和设计目标跟踪滤波方法时需要考虑的几个问题,为雷达滤波方法的选择和设计提供参考和依据。     

基于局部多层次特征的嵌入式视频全景拼接

嵌入式视频全景拼接技术是透视装甲的关键技术之一,在恶劣的战场环境中,传统的嵌入式视频全景拼接算法存在实时性不高,错位、重影明显等问题。针对以上问题,提出了一种基于局部多层次特征匹配的嵌入式视频全景拼接算法。选择重叠区域对图像进行特征提取来有效减少无用特征点提取的数量,提高实时性;然后计算图像不同层次的单应性矩阵H,避免单一H矩阵造成的错位问题;最后基于能量关系来查找最佳拼接线,消除运动场景下的重影缺陷。实验结果表明,该方法能够满足战场运动场景下视频全景拼接的实时性要求,拼接后的全景图像没有明显的错位、重影缺陷。     

检测实验室质量方针和质量目标的制定与考核

质量方针和质量目标是现代检测实验室质量管理体系中十分重要的内容,通过质量方针和目标对于质量管理体系持续有效运行的重要作用进行分析,辨明了两者之间的关系,对如何制定质量方针和质量目标,以及如何对质量目标实施考核进行了详尽说明。     

容器设备破裂泄漏危险性研究

对容器设备泄漏源的模式进行了分类,分别从泄漏物物态、泄漏面积、小孔泄漏孔形、内部压力、液面高度、泄漏物密度六方面对容器设备破裂泄漏的危险性进行了分析,并提出了避免破裂泄漏的防范措施,具有一定实用意义。     

多视图作战系统描述模型

从适应面向作战任务的作战系统动态集成需求出发,针对缺乏对现有作战系统描述模型的现状,借鉴Zachman框架和C4ISR体系结构框架理论和方法,给出了作战系统的形式化描述,提出了一种新的多视图作战系统描述模型,并对各个视图给出详细的描述,为实现以作战任务为中心对作战系统的分析、评估与选择奠定了基础,最后进行了总结.     

一种基于本体的功能建模表示方法

通过分析典型的功能模型并提取具有共性的公共概念和关系,结合本体建模技术,提出了一种基于本体的功能建模方法,以解决异种功能建模框架之间知识交换与协同设计问题.该方法将功能建模过程自顶向下分解成功能、行为、流与结构4个本体类,定义分析了相关属性,并建立了概念映射关系模型,有利于构造领域功能设计本体库.最后,利用该方法构建了离心通风机的功能建模本体库.     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

防空火力分配问题的蚂蚁算法模型

在对空防御作战中,对多目标的火力分配是有效组织防空作战,提高防空效率,提高己方生存能力的有效途径.对蚂蚁算法原理和火力分配问题进行介绍的基础上,采用蚂蚁算法,建立了基于蚂蚁算法的火力分配模型,并进行了仿真.同时,采用蒙特卡罗法和遗传算法进行了计算,并和蚂蚁算法所得的结果进行了比较,计算结果表明蚂蚁算法能较好地解决防空火力分配问题.