船舶动力机械混合隔振系统的优化设计

综合分析了混合隔振的原理,揭示了混合隔振的实质就是被动隔振系统和主动隔振系统的多目标联合优化问题.针对船舶中常用的双层隔振系统,进行了混合隔振优化设计和数值仿真.仿真结果表明,混合隔振技术在船舶动力机械隔振方面有着广阔的应用前景.     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

基于BMOPSO的后装保障基地多目标选址方法研究

基于后装保障基地选址多目标特性,提出了保障水平—保障距离阶跃性、保障加权距离等概念,构建了多目标混合整数规划选址模型;针对模型目标函数多、维度大、难以计算等特点,设计了一种二进制多目标粒子群算法(BMOPSO),并进行算法效率分析;结合算例分析了具体选址问题,计算得到了一组帕累托选址方案组合和帕累托前沿.该方法可根据决策者偏好为其提供选址决策参考.     

改进的多目标GM-PHD分量融合算法

密集杂波的平行多目标跟踪场景中,高斯混合概率假设密度滤波器的计算代价随着分量的增多而不断变大,且其目标状态估计精度较低.为了解决这些问题,基于高斯混合概率假设密度滤波框架,提出一种改进的目标分量融合算法.通过目标分量的权重、均值及协方差的充分协作,该算法能够极大程度地融合目标强度中的相似分量,同时能够有效地避免真实目标分量被错误融合.仿真结果表明,密集杂波环境下该算法不仅具有较高的目标状态估计精度,而且其计算代价相对较低.     

多因素观测来源不确定的多目标跟踪算法

杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性.     

针对无人机集群目标的舰炮对空射击方法

利用低成本无人机集群实施饱和攻击,将成为未来海战场突破舰艇对空防御系统的一种新型作战样式.从现有中小口径舰炮武器系统的射击体制出发,详细分析了现有追踪射击方法在打击此类密集目标时的能力不足,为增强现役中小口径舰炮武器系统打击无人机集群目标的能力,提出了基于未来空域窗的对空射击新方法,该方法控制武器系统内的单脉冲雷达波束对集群目标进行空间拉偏扫描,并通过最大似然估计的超分辨算法,获取迎弹面上的集群目标分布特征,改进传统未来空域窗射击方法中弹头均匀散布的设计思路,通过求解高斯混合模型配置弹丸散布中心,使得迎弹面上的弹丸散布概率与集群目标分布特征相匹配.仿真结果表明,该射击方法现实可行,可用于提升中小口径舰炮武器系统对无人机集群目标的打击能力.     

三相磨料射流技术弹药除锈的工艺研究

影响三相磨料射流技术弹药除锈效果的工艺参数较多,如流体参数、磨料参数、喷嘴参数和作业参数等。通过对典型样品进行的多组试验和对试验结果的分析,初步得出了较好的除锈工艺参数,为进一步的实际应用提供了重要数据。     

凤凰涅磐——725所20年改革之路

凤凰,是传说中的吉祥神鸟、不死鸟,它每五百年集香木自焚,以烈火毁灭“旧我”而获新生。纵观中国20年来改革发展史,就会看到成千上万个国有企事业单位经历了或正在经历着“凤凰涅磐”,自我否定,自我重塑,犹如一只只火浴后的凤凰,飞向社会转型后的市场经济。这里,写意出725所科技体制改革20年艰辛备至的心路历程。     

区间正交小波变换域FLP算法及其在捷联寻北中的应用

针对机抖激光陀螺角随机游走和发动机干扰等影响静态捷联寻北精度的问题,提出了一种新的基于区间正交小波变换的前向线性预测算法。该算法利用前向线性预测技术以及区间正交小波变换抑制边界效应的能力,有效地减小了角随机游走和发动机干扰。车载实验证明该算法的有效性。     

利用发现法教学培养学生学习能力

发现学习是美国心理学家、教育学家布鲁纳提出的教育理论,主要以通过学生获取新知识为突出特征.所谓发现,不是让学生去创造人类前所未有的新产品核心学说,而是包括学生用自己头脑亲自获得知识的一切形式.作为新时期的教师必须教会学生如何学习,要激发学生学习的内驱力,变被动的接收为主动的学习.在历史教学中要充分运用发现法,让学生自己去发现和回答他们自己的疑问,以充分发挥学生学习的主动性.