用正则化方法对频谱有限信号进行外推的新算法

本文给出了频谱有限信号外推的一个新算法,首先考虑了问题的不适定性,然后用正则化方法构造一个稳定算法,因本文把噪音η(t)看成是L~2〔-T,T〕(T > 0)中的函数,且当integral from n=-T to T (|η(t)|~2dt→0时,外推在(-∞, ∞)上一致逼近准确信号,所以有较强的应用价值.最后还给出了外推的误差估计.     

水下应用栅格翼动态展开参数预示方法

基于水下应用栅格翼动态展开过程动力学模型,根据展开特征角度定常水动力方法,拟合获得展开全程受到的流体力矩,并引入考虑相对速度影响的修正因子,形成水下应用栅格翼动态展开过程参数工程预示方法,以典型展开时序点航行体运动参数为设计输入,对栅格翼展开过程运动参数进行预示。通过与水下应用栅格翼非定常流场仿真计算数据以及水下航行体弹射试验数据对比,验证了上述预示方法的正确性及工程适用性,为水下应用栅格翼方案设计的优化及展开不同步性分析提供设计参考。     

一种枪械击发点火系统可靠性分析软件的设计与实现

为了高效便捷地对枪械击发点火系统进行可靠性分析,设计开发了枪械击发点火系统可靠性分析软件。建立了该系统的仿真模型、可靠性分析模型及优化模型,并研究了可靠性分析及优化流程;设计了枪械击发点火系统可靠性分析软件架构,为功能模块的开发建立了基础。对小口径自动步枪击发点火系统可靠度分析进行实例验证并优化,结果表明：应用该软件得出系统可靠度为83.6%,与试验结果相比,在误差范围内;并通过优化可将系统可靠度提高20.48%,验证了该软件的可行性,为系统改进设计提供了技术支撑。     

完善分配机制实现住房补贴工资化

军队人员实行住房补贴账户管理加大了空账运转的资金缺口,储用脱节减弱了军人的消费能力,且程序繁杂增大了管理难度,因而对其实行工资化分配创新势在必行。要创新原则,统筹分管,按时发放;要创新职能,增强住房中心资金筹集能力;要创新方法,实行“新旧”补贴“两条线”管理。同时,要稳步清理挂账资金,完善住房公积金个人贷款制度、“三房并轨”和货币补差办法。     

重介子弱衰变的系统研究

基于BS理论框架,利用相对论性的组分夸克势模型,系统地研究B、B.、D和D,介子的跃迁(但不包含末态是轻赝标介子的情况),并计算了这些重介子的单举半轻子及2体末态非轻子弱衰变过程的分支比.在B和B.到粲味介子的跃迁中零反冲处的形状因子和他们的斜率都与重夸克有效理论一致;所有半轻子弱衰变的分支比都与实验符合B和B,轻子弱衰变的分支比与实验值相差不足一倍;末态是轻矢量介子时,形状因子与重夸克对称的要求相差很大D和D,非轻子弱衰变的分支比与实验值不符.这些结果还表明,采用的方法和模型能够用于描述重介子和轻矢量介子,而因子化假设在D和D,的情况下远不如在B和B,情况下适用.     

用人工神经网络方法分析地下隧洞的作用效应

探讨了应用神经网络技术分析地下隧洞的作用效应。研究表明人工神经网络能够模拟地下工程中岩体参数与变位之间的非线性关系,进而采用BP网络模型分析地下隧洞的作用效应。同时,对训练样本采用正交化处理方法,以保证训练结果的同时减少有限元分析次数;对样本采用规一化处理方法,以加快网络的收敛性。数值结果表明本文方法具有较好的计算精度。     

战车火控外弹道实时解算的研究

论证了战车火控系统弹道实时解算技术的现状和发展 ,提出了现代火控弹道问题实时解算的新的数学模型。这一先进的弹道解算设计方法 ,适应于计算机运算速度已大幅提高的技术水平 ,具有高度通用化的特点 ,并且使弹道问题的解算可以完全脱离射表进行     

一种基于地形分析的多目标关联算法

利用低时空分辨率的卫星遥感观测进行目标群关联,由于目标群运动状态转变的规律性不好寻找,目标群的精确属性特征难于获取,增加了利用目标属性进行关联的实现难度.考虑到地形特征对目标群运动影响的特点,提出了基于地形栅格分析的多目标关联算法.     

PCP系统的优化对船舶水下电场的抑制作用

为了达到抑制水下电场特征的目的,需要使船身电位保持均匀.采用边界元法建立了空气-海水两层介质中的船体模型,通过改变牺牲阳极阴极保护系统中牺牲阳极的数量和分布,定量计算了不同保护状态下的船身电位和水下电场,并进行了实验室船模实验.仿真和实验结果均表明:对阴极保护系统进行合理的设计,使阳极与腐蚀区域之间保护电流的作用距离缩...     

一种基于距离参数化CKF的单站无源定位方法

针对单站无源定位系统中,观测站机动导致的滤波精度降低问题,提出了一种基于距离参数化CKF的单站无源定位方法(range-parameterised cubature kalman filter smoothing, RPCKFS)。引入距离参数化的思想,结合观测站观测范围作为先验值,将观测范围划分为若干个区间,并赋予初始权重,在各个区间引入后向平滑容积卡尔曼滤波(cubature kalman filter smoothing, CKFS),利用各时刻的预测值与观测值的比值来更新区间权重,最后对各区间状态信息加权融合来实现目标状态的获取。仿真结果表明：该方法能够有效降低滤波全局对观测站机动的敏感性,提高滤波稳定性与定位精度。