灰色系统局势决策法在峒室爆破参数优化中的应用研究

本文对灰色系统局势决策法在峒室爆破参数优化中的应用进行了探讨,由于峒室爆破参数的选取在很大的程度上是基于工程实践中总结出的经验公式,由设计者根据工程要求确定的,故对所确定的方案是否能得到满意的效果和最经济成本还不能确认,对于这种爆破参数系统信息不完全,关系不明确,无法根据经验得出满意结果的情况,本文提出了一种对爆破参数选取进行灰色系统局势决策的方法,建立了相应的灰关联空间,序模型和目标函数,优化出     

基于“当前”统计模型的综合滤波-参数识别模型

在机动目标“当前”统计模型的基础上建立了新的综合滤波－参数识别模型,并用识别－滤波两步走的方法在线识别机动示性参数和量测噪音参数,由此实现对机动目标跟踪的动态建模,使数学模型更加符合实际情况。     

高速核在高温热平衡等离子体中的非平衡弛豫过程对热核反应率参数的影响

高速核入射到高温热平衡等离子体背景中,由于入射核动能远大于背景等离体中带电粒子之平均动能,入射核在与背景等离子体达到热平衡之前,会存在一段逐渐损失能量的非平衡弛豫过程。本文以高速氘核入射到高温氘化锂等离子体为例,在计及氘核的这种非平衡弛豫过程时,给出了一种计算热核反应D(t,n)~4He之反应率参数的方法。氘核在弛豫过程中的能量损失考虑了氘核与各种带电粒子的库仑散射过程,其能量损失率采用快速带电粒子的慢化理论来计算;氘与背景等离子体中的原子核发生的核反应过程,考虑了非平衡状态下束靶机制的D(t,n)~4He反应和热平衡状态下的D(t.n)~4He反应。在暂未考虑核散射的情况下,计算结果表明,当等离子体温度在7.5KeV～20KeV范围内变化时,氘核的非平衡弛豫过程对热平衡状态下D(t,n)~4He反应率参数的修正因子大致在1.0062～1.0943范围内变动,且温度越高,修正因子越小。计算还表明,当温度一定时,修正因子随等离子体中粒子的数密度变化不明显。     

最小、最大广义最优停止规则的特征

设(X_n,F_n)_1~∞是适应的报酬序列,(γ_n)是相应的snell 包,(A_n)是(γ_n)的Doob-Meyer 分解中零初值的可料增过程。本文继J.Klass 的研究证明了σ_1=inf{K≥1:X_k≥γ_k}是最小半最优的且是最大严格正则的广义规则,而K_0=sup{n≥0:A_n=0}<∞是最大正则的广义规则,从而得出了广义最优规则唯一性的另一表述。     

EMS型低速磁浮列车U型电磁铁设计方法研究

针对EMS型低速磁浮列车的U型电磁铁,研究其气隙磁密及结构参数的设计方法.气隙磁密应选为铁芯材料的磁导率下降到其最大值的90％时所对应的磁密.结构参数包括极长、极高、窗宽、窗高和轭厚,极长影响牵引效率及过弯能力,极宽影响承载能力和导向刚度,窗宽和窗高影响重量,但随轨宽而定,轭厚按磁轭与磁极的磁密相等的原则来选取.     

滑翔增程炮弹的气动布局与外形参数优化设计分析

为提高滑翔增程炮弹的滑翔距离,要对滑翔增程炮弹的气动布局和外形参数进行优化设计.研究了滑翔增程炮弹的总体气动布局方案,以全弹的升阻比为优化目标函数,建立了滑翔增程炮弹的气动外形参数优化设计方法.仿真结果表明,采用该方法确定的气动外形参数,有利于滑翔增程炮弹稳定性适当,操纵性良好,稳定性与操纵性、舵偏角与平衡攻角匹配较好.研究结果为滑翔增程炮弹的气动布局和外形参数设计提供了理论依据.     

新型GPS接收天线及其馈源网络的设计

主要是结合常规设计方法和IE3D仿真软件的强大建模与参数调节功能进行的设计与研究,成功实现了一种满足要求的双频段十字形缝隙耦合叠层矩形微带天线;此外,采用平行馈源技术的馈电网络在IE3D LineGauge模块的辅助设计下得以实现,该馈源网络很好地满足了天线所需的圆极化特性.最后,利用IE3D对最终确定的天线及其馈源网...     

组网雷达的半实物分时仿真方法

提出了组网雷达的半实物分时仿真方法,可有效解决在半实物仿真中,采用一套半实物设备实现多部雷达组网仿真的问题.半实物分时组网仿真方法包括离线处理的、以整个跟踪时间为周期的长分时方法,以及在线处理的、以雷达采样间隔为周期的短分时方法.首先介绍了一个典型的半实物仿真系统,接着描述了两种分时仿真方法的流程,其次对两种方法的核心...     

危急关头闪现橄榄绿

2010年12月23日,陕西省黄龙县吴虎成、马增虎等14名群众联名致信武警陕西省总队党委、首长,给在宜川"11·23"重大交通事故中强忍着自己伤痛挺身而出,成功营救出16名遇险群众后悄然离去的武警陕西省总队延安市支队黄龙县中队战士刘茂斐请功。     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。