舰载无人机对岸可观测安全飞行空间分析模型

基于舰载无人机对岸上目标的观测能力出发研究出的"理想观参",考虑各种因素对舰载无人机在任务区域飞行安全的影响,建立了地理通视性分析模型、地理可飞性分析模型、飞行可控性分析模型、弹道安全性分析模型和观参上限分析模型;综合上述模型,给出了舰载无人机可观测安全飞行空间,满足可观测安全飞行空间的观测参数即为当前环境下的"实用观参";根据本文模型研制的舰载无人机对岸射击观测辅助决策软件,实现了舰载无人机对岸射击观测的科学决策。     

基于改进的神经网络的军械备件需求预测

针对当前军械应急保障中备件供应需求依据经验判断,从而导致保障不精准的现实问题,浪费应急保障资源,削弱部队战斗力.在对军械备件需求量进行分析时发现,军械备件需求符合间断型备件需求特征.基于改进的神经网络军械应急维修备件需求预测模型,利用神经网络模型的强大非线性函数的拟合能力,将间断型的备件需求分解为两步.最终,将两个序列预测结果综合分析,得出军械备件需求预测结果.根据改进神经网络预测模型,结合某单位某军械装备保障数据,用总体数据的4/5作为训练数据,1/5作为测试数据进行预测,实验结果表明,改进的神经网络预测模型预测精度优于其他预测模型,预测精度符合预期,可以为军械应急保障提供依据.     

基于变分模态分解的非稳态备件需求预测方法

备件需求量的预测是备件配置的重要内容,针对当前装备备件需求非稳态的特点,提出一种基于变分模态分解的备件需求预测方法.运用变分模态分解将非稳态备件需求序列分解为若干模态分量,引入模糊熵的概念,将周期性、随机性和长期性特征明显的模态分量进行有效聚合,提高计算效率,进而运用预测效果较好的径向基神经网络预测法对聚合后的模态分量分别进行预测,将各分量预测结果进行整合形成最终的备件需求预测值.通过案例分析与实验对比,结果表明提出的方法能够有效挖掘非稳态备件需求序列的深层次信息,实现非稳态备件需求序列的较好拟合,并与其他非稳态时间序列预测方法对比具有较高的预测精度,为适应新时代实战实训背景下备件需求的特点提供了有效的方法支撑.     

直接挤出成型用环氧树脂的流变性及其可打印性

直接挤出成型制造适用于任何含或不含添加剂的膏状或凝胶状复合材料,对复合材料制造技术具有深远意义.通过探讨热固性环氧树脂的流变学行为与挤出成型特性,得出热固性环氧树脂在直接挤出成型制造应用中的通用性流变学参数.通过向复合材料中加入增稠剂,对其流变学行为进行设计.结果表明:在高剪切速率(50 s-1)和低剪切速率(0.01...