新型舵机结构运动分析与仿真

根据旋转弹弹道修正要求,提出一种基于4R空间机构的电动舵机结构,建立了理论分析模型,以空间机构学运动分析为基础,推导了机构输入、输出转角关系,绘制了理论分析转角曲线,建立机构三维模型,通过多刚体及刚柔耦合仿真验证分析了舵机转角关系和运动副受力情况,研究了该结构的可行性。计算分析结果表明,该舵机具有结构简单,动作可靠的优点,能满足舵机控制的转角精度和响应频率要求,适用于简易制导弹药。     

微处理器容软错误设计量化评估指标及评估方法

针对高可靠微处理器软容错设计,提出了一种新的可靠性度量标准,增强的平均无失效工作量,以解决现有度量标准没有综合考虑性能、面积、功耗开销带来的可靠性降低的缺点;提出了一种评估方法对增强的平均无失效工作量以及两种控制流检测技术进行定量评估。评估结果表明,软硬件结合的控制流检测技术较好地折中了可靠性、性能、面积和功耗。量化评估指标全面考虑了多种开销对微处理器可靠性的影响,采用相应的评估方法可以更加准确地对微处理器可靠性加固手段进行定量评估,以指导设计探索和设计优化。     

一种针对坦克速度控制的深度强化学习算法

坦克的无人化将成为作战装备的未来研究方向之一,针对坦克无人驾驶如何提高智能体训练速度是当前深度强化学习领域的一大瓶颈,提出一种最近经验回放的探索策略来对传统的软行动者-评论家算法（soft actor-critic,SAC）进行改进,在训练阶段,赋予最近经验更大权重值,增大其采样概率,从而提高了训练的稳定性和收敛速度。在此基础上,基于应用环境以及作战任务设计奖励函数,提高算法的战场适用性。构建具体作战场景,对改进的算法与传统算法进行对比,结果表明,提出的算法在坦克速度控制上表现出更好的性能。     

面向多无人机监督控制任务的操作员信息过载防控方法

为了提高操作员的监督控制能力,降低人机交互过程中的任务负荷,提出了一种面向多无人机监督控制任务的操作员信息过载防控方法。基于概率和信息理论建立了包含人机交互事件信息量化和信息过载阈值计算的信息过载判定模型;基于人机功能动态分配方法设计了人机交互事件响应方式以及信息过载防控策略。仿真验证分析表明,该信息过载防控方法降低了操作员信息过载状态68.7%的操作错误率,提升了37.5%的多无人机监督控制任务性能。同时,可为监督控制任务下的人机高效交互与操作员认知增强等问题研究提供借鉴参考。     

情系北塔山

走进山西省晋中市援疆干部魏栋的家,发现身材高大的魏栋走起路来一瘸一拐,妻子梁桂则坐在轮椅上,左脚缠着厚厚的纱布。魏栋说,自己前些日子患上了跟腱炎;妻子脚部患软骨瘤,动了手术后还不能下轮椅。魏栋这几天回家,主要是忙于北塔山牧场城镇化建设和干部培训事宜,顺便回家看看。说起家人,魏栋的表情和言语中透着心疼。这个时候,妻子梁桂摇着轮椅,躲到一边悄悄抹起了眼泪。去年年初,晋中市发展和改革委员会     

天线转台倾斜状态下雷达测高精度优化方法

分析了天线转台倾斜对三坐标雷达测高精度的影响,通过对测高误差进行量化分析,找准误差修正工作的重点和难点.经研究表明,测高误差主要是天线辐射波束仰角偏差引起,可通过对测高值的实时比对分析和对辐射波束仰角的实时调整,实现了测高误差修正.研究提出了针对天线转台倾斜引起的三坐标雷达测高误差的修正方案.     

形形色色的地下“软杀弹”

“驻地战场化,战场堡垒化,堡垒地下化”,这是现代战争中战场布设的一个显著特点。为了摧毁敌方的地下设施和杀伤掩体内的人员,通常采用“软硬兼施”的方法。肩负“硬摧毁”的钻地炸弹和形形色色的“软杀弹”应运而生,并获得了广泛应用。无论是在海湾战争、科索沃战争、阿富汗战争以及新近发生的伊拉克战争中都可找到它们的身影。本文简要介     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

基于Theta-D次优控制器设计的相对姿轨耦合控制

针对在轨服务航天器的快速机动和姿轨协同控制的特点,研究了基于姿轨耦合一体化模型的最优控制方法。建立了包括转动和平动的六自由度相对运动耦合非线性模型,连续偏心推力矢量既可以提供位置控制力,也可以输出姿态控制转矩。利用动态模型线性化方法和θ-D构造性优化算法给出相对运动姿轨耦合最优控制问题的数值解法,同时控制服务航天器相对位置和相对姿态,使其直线逼近一个失效慢旋目标。仿真结果证明,由于在动态优化问题中采用了构造性求解,所提方法在保证相对运动稳定和动态性能的前提下计算量小,对未来应用具有一定现实意义。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.