多媒体技术简介

本文对多媒体系统的概念、发展概况及其关键技术作了简要介绍,并对其应用前景进行了初步探讨。     

战术电磁导轨炮用电源初探

本文提出战术电磁导轨炮对电源的要求,依此分析了四种高功率脉冲电源特性。评述了它们在战术上的可用性.     

基于ABAQUS的曳光管套结构设计与强度分析

曳光弹丸发射过程中,在高过载和高膛压作用下曳光管壳可能发生大的塑性变形甚至断裂,影响曳光药剂正常燃烧,因此设计了用来固定和保护曳光管的管套。压螺与弹体螺纹连接和曳光管壳在高过载作用下的强度校核结果满足要求的前提下,利用ABAQUS软件仿真分析曳光管壳和管套在360 MPa膛压作用下的应力应变,结果显示：曳光管与方案1管套配合时的最大应力为1 026 MPa,最大应变为0.8;与方案2管套配合时的最大应力为844.7 MPa,最大应变为0.05。经分析可知,采用方案1管套时,曳光管壳的局部变形量可使曳光药剂断层、松散;而采用方案2管套时,曳光药剂强度不会发生破坏性变化。通过曳光性能射击试验验证了ABAQUS软件仿真分析结果。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。     

基于ANSYS Workbench的轴套表面裂纹应力强度系数有限元分析研究

针对轴套表面裂纹受力复杂、不易进行理论计算的问题,开展了基于ANSYS Workbench的裂纹有限元仿真方法的研究,得到了轴套表面裂纹应力分布与裂纹尺寸和过盈偏差的关系,以及应力强度系数沿裂纹前缘位置的分布规律。通过对比发现,轴套表面裂纹的仿真结果与理论计算误差10%,由此说明了有限元方法的有效性。     

某型机枪遥控武器站静动态特性仿真分析

为提高机枪遥控武器站机动性,研究机枪射击过程中架体的受力情况,针对武器站的模态特性及瞬态特性进行仿真分析,开展轻量化设计。在ANSYS软件中对武器站进行有限元建模,对结构进行模态分析、瞬态动力学分析,提取了机枪武器站的固有频率和固有振型,施加时变射击冲击载荷,得到了武器站结构的等值线云图等架体受力特性。根据振型数据特征进行结构优化。分析结果表明,模态特性分布有利,架体结构刚度在动态工况下仍有较大富裕。优化后的结构减轻质量,仍能满足载荷冲击的需求。     

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明：与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。     

Banach空间中强伪压缩算子带误差的Ishikawa迭代过程

在一般的Banach空间中,使用一个不等式及某些分析技巧证明了非线性强伪压缩算子、强半压缩算子不动点带误差的Ishikawa迭代过程的收敛定理,并给出了它们的误差估计,推广和改进了近期的一系列相应结果。     

基于NSGA-II算法的三维多目标航迹规划

针对现有民航航迹规划模型忽视飞行高度影响,规划目标单一等问题,提出了考虑高度维的三维多目标规划模型。采用栅格法构建包含地表特征、山峰、"三区"和危险天气的规划环境,综合考虑经济效益和安全效益,提出以航程最短、航迹离散系数最小、角度改变量最小和转弯点个数最少为规划目标,引入飞机机动特性约束和民航飞行规则约束,并利用NSGA-Ⅱ算法完成模型求解。最后进行实例分析并与三维A~*算法比较,结果表明该模型效果良好、应用性强,能得到多组具有不同属性的可行航迹。     

基于深度强化学习的兵棋推演决策方法框架

针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。