弹炮结合防空武器系统毁伤概率分析与仿真

针对弹炮结合防空武器系统毁伤概率是决定系统效能的关键问题,分析了决定系统精度和毁伤概率的主要因素及其相互关系.以单枚导弹对目标的毁伤概率和高炮一次点射对目标的毁伤概率为目的,建立了弹炮结合系统毁伤概率分析模型.通过计算机仿真得出了一定航路条件下对典型目标射击,高炮一个2S长的36发点射的平均毁伤概率为40%,单枚导弹的平均毁伤概率为63%.在2枚导弹和2个点射的情况下,系统总的毁伤概率可达97.8%.     

自行火炮自动瞄准精度数据分析

通过自动瞄准精度的定义和测试方法简介,针对某自行火炮火控系统在自动瞄准精度测试中出现测量数据误差较大的现象,分析数据误差的原因,计算各种因素造成误差的大小,得出对自动瞄准精度影响最大的是车体姿态倾斜传感器误差、炮耳轴倾斜传感器的误差和炮耳轴与炮身轴线的不垂直度.鉴于此,自行火炮提出用火控软件的方法和工艺控制,减少自动瞄准误差和射击诸元装定误差,提高射击精度.     

基于ISM的武器装备效能评价体系的构建方法

将系统工程中解释结构模型法引入到武器装备效能评价体系的构建过程中,在可拓空间确定武器效能影响因素逻辑关系的基础上,求解系统可达矩阵,建立结构模型,构建多层递阶的效能评价指标体系;应用该ISM,分析了评价体系的内部层次结构及主次因素,掌握系统评价的神经支撑结构;并以机动性指标为例,确定了单指标的因素支撑影响图。系统效能ISM的建立,可为确定提高武器效能的突破点、研发(R&D)控制的立足点等方面进行系统解释,为科学建立评价体系、判定内部结构提供理论基础。     

小型无人机航位推算定位算法研究与误差分析

对空中航位推算(DR)算法做了深入研究,提出了适用于小型无人机(UAV)的风速估计策略;将算法中各元素的误差对推算定位精度的影响进行了理论分析与数值计算;该研究结果应用于某小型UAV的航位推算/GPS组合导航系统的设计与实现中;飞行试验表明,通过提高对DR误差影响较大的元素的测量精度和风速的估计精度,有效提高了DR推算精度,与以往其他小型UAVs相比,在断开GPS对DR的修正后,DR精度保持在一定范围的持续时间显著延长.     

区域增强导航定位系统时间同步技术

导航与定位被誉为现代战争的北斗星,在军事热点地区构建区域增强导航定位系统可作为现役导航定位系统的备份和补充,可形成可靠性更高、抗干扰抗摧毁能力更强的综合导航定位系统.给出区域增强导航定位系统的组成框图,并重点研究了系统的时间同步关键技术,包括时间同步网结构、基准时钟设置和时间校准方法等内容.     

潜艇隐蔽攻击能力分析方法

纯方位估计系统是复杂的非线性系统,所有的估计算法都是次优的;理想估计器是工程估计器的性能上限,在理想估计器下的攻击效果因此是最高的;它刻画出的是"潜艇隐蔽攻击能力的上限",认识这种上限的数量特性是主要工作.在理想估计器和典型机动航路条件下,提出并界定了"隐蔽攻击能力上限"的概念;分别给出了求解估计器精度和收敛时间意义下隐蔽攻击能力上限仿真流程;通过计算机仿真试验,得到了一些有价值的分析结论.     

石英角速率传感器数字相关检测技术研究

为提高石英角速率传感器(QRS)的测量性能,提出了基于数字相关检测技术的QRS信号解调方案。该方案需将一组互相正交的参考信号作为两个相关器的输入,能够同时分离出QRS敏感信号相对于参考信号的同相分量和正交分量。通过角速度提取算法可由以上分量进一步得到输入角速度。分析了实现参考通道功能的两种方法:锁相环(PLL)和Hilbert变换,通过对这两种方法的对比得知,PLL更适合作为QRS相关检测的参考通道。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。     

二羟基苯氧基硅烷合成途径设计及产物表征

用Hyperchem 7.0软件的半经验分子轨道法(Semi-empirical-AM1)和分子力学(Molecular Dynamics)法计算了二羟基苯氧基硅烷不同合成过程反应的焓变,对反应途径进行优选,计算了产物的IR谱图,并与实验结果进行了对比。研究表明,以对苯二酚与二乙氧基硅烷进行反应制备二羟基苯氧基硅烷在热力学上是有利的,可得到目标产物;Hyperchem 7.0软件用于新型有机硅化合物合成途径优化及产物表征具有一定的应用价值。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。