固体热容激光器温度场应力场分析

采用有限元分析方法,对Nd:YAG作为激活介质的固体热容激光器的温度场及应力场进行了研究.结果表明固体热容激光器的温度场、应力场与常规的固体激光器有很大的差异,常规的固体激光器激活介质必须在泵浦的同时进行冷却,晶体表面温度比中心温度低,晶体表面受到的是张应力.固体热容激光器发射激光时,激活介质处于绝热状态.激活介质表面的温度要比中心高,激活介质表面出现的是压应力.这种差异是固体热容激光器可以高功率运转的物理机制.     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

基于双层随机森林的空袭目标识别

空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。     

基于WOA-Elman快速推测火炮射击高空风参数研究

为了缩短高空气象数据获取时间,提高战时火炮射击时弹道诸元解算速度和精度,利用地表气象数据推测高空气象数据是目前重点研究方向之一,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化Elman神经网络法的权值,对高空气象风按照气压层进行递推,以获得更好的推测精度。通过气象误差标准分析和基于实验实测弹道数据的仿真分析2种方法,对所获高空气象数据精度进行评估分析,分析结果表明利用WOA-Elman神经网络法可快速有效地对高空气象进行递推预测。     

履带车辆加速性性能泛函及数值求解

履带车辆推进系统传动装置的优化匹配是提高车辆机动性的关键。为改善履带车辆的动力性能,将履带车辆加速过程抽象为性能泛函取极值的数学问题,提出了有级变速传动的加速性能泛函数学表征。考虑履带车辆内部及外部约束条件,采用全局优化的遗传算法,对不同加速性能权重指标下的最优加速性速比进行数值求解,对比分析速比优化前后履带车辆的加速性。结果表明,泛函优化后的速比使得车辆0～32 km/h加速时间缩短了7.89%,验证了泛函分析设计方法对优化履带车辆动态加速过程的有效性。     

基于HHT的旋转机械故障机理仿真分析研究

为解决预测和健康管理（prognostic and health management, PHM）系统对关键部件故障机理研究不足的问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform, HHT）的旋转机械故障机理仿真分析方法。首先对战车转塔轴承的工况和故障机理进行分析计算,然后对振动数据进行去噪和仿真,最后将仿真结果与理论计算结果进行对比分析。通过故障仿真分析验证了故障机理分析方法的有效性,可为实现武器装备故障的精准诊断奠定基础,提高故障诊断预测的准确性和稳定性。     

基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法

针对传统意图识别算法在现代化空中对抗中识别飞机行动意图结果存在冲突,甚至无法识别目标意图的问题,提出了一种基于代价敏感多类别三支决策的目标意图识别方法;建立意图识别与代价敏感多类别三支决策相结合的数学模型,在每一个识别阶段计算出误分类代价损失值最小的那一种意图分类,得到唯一的识别结果,避免冲突结果的产生,同时,引入误分类代价第二最小损失的分类结果作为延迟域的备选选项,弥补多类别三支决策延迟域缺失的这一状况。最后通过仿真实验,验证了设计算法的有效性。     

基于深度迁移学习的低分辨雷达目标识别方法

针对低分辨雷达人工目标识别效率较低的问题,提出了基于深度迁移学习的雷达自动目标识别方法。该方法利用雷达回波序列轮廓像构建空中目标数据集,使用深度卷积神经网络自动提取回波数据中的深层特征,并对雷达目标进行分类识别。为了解决深度学习对样本量的巨大需求,在分类模型训练时,引入迁移学习思想,将经ImageNet数据集预训练过的初始网络模型迁移到雷达目标识别任务中,再通过空中目标数据集对模型参数进行微调,实现小样本条件下对空中目标的粗分类。实测数据的结果表明：所提方法能够在小样本条件下较为准确地对空中目标的大小和架次进行分类识别,具有良好的识别性能。     

基于故障树分析的航空装备体系结构贡献率评估方法

针对航空装备体系构成复杂的特点,将故障树分析引入航空装备体系结构贡献率评估问题,提出基于故障树分析的评估方法.从作战装备、信息支援装备和保障装备三个方面构建航空装备体系结构,建造航空装备体系结构故障树;采用底事件的关键重要度指标来计算航空装备的体系结构贡献率,建立基于关键重要度的航空装备体系结构贡献率评估模型;以某航空...     

基于熵权法和FMEA的舰船信息流网络关键节点识别

舰船系统作为一种典型的信息物理系统(CPS),随着其信息化程度的不断提高,CPS信息安全事件频发。现有针对复杂网络的关键节点识别方法多是针对电力系统网络,基于这些网络的评价指标难以应用于电力系统之外的CPS网络。针对现有的关键节点识别方法在CPS中的不足,提出一种基于熵权法和FMEA的信息网络关键节点识别方法。将有效影响范围这个概念加入失效模式与影响分析(FMEA)的指标定性中,利用熵权法对FMEA中的指标进行客观赋权。结合主观性较强的FMEA中的风险顺序数,以风险顺序数中的三个评估指标作为熵权法中决策矩阵的指标。最后,通过舰船保障任务信息流节点网络案例验证该方法的正确性和可行性,分析结果表明,基于熵权法对三种指标综合赋权后的排序比单一的指标要更加合理。