深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

层流条件下传质过程对舰船电场的影响

为了使直流电流元模型仿真结果更加接近实际情况,首先建立了螺旋桨圆盘等效模型;然后,结合电化学及流体力学相关理论,从流动腐蚀角度对舰船在海水中的腐蚀电流密度进行分析,并基于Navier-Stokes方程得出了圆盘表面氧气的传质过程控制下的极限腐蚀电流强度,建立了腐蚀电流元模型求解三层介质中的静电场;最后,进行了实验验证。结果表明:螺旋桨转速的增加会导致静电场幅值增加,且电场幅值的变化与测量点及船壳破损的位置有关,实际腐蚀过程中边缘效应的影响不可忽略。     

低速大雷诺数混合飞艇气动性能分析

针对混合飞艇体积巨大同时气动外形复杂使得现有条件的风洞试验很难精确测量其气动性能的问题,开展了适用于混合飞艇气动性能分析的计算流体力学(CFD)的数值分析方法研究。考虑混合飞艇低速大雷诺数的特点,将变分多尺度方法 (VMS)与动态Smagorinsky大涡模拟(LES)模型相结合,提出了组合的VMSLES湍流模型。将基于RANS方法和LES方法的其他三种湍流模型相对比,利用雷诺数相近、实验数据丰富的6:1长椭球飞艇对不同的湍流模型进行了对比验证。结果显示LES方法预测结果与实验结果吻合较好,优于RANS方法,并能显示更多流动细节,而组合的VMS-LES模型能够更精确地捕获实验研究中观察到的二次涡。利用组合的VMS-LES模型对有翼HAV与多囊瓣HAV进行了气动性能分析,并研究了不同部件对飞艇气动特性的影响。结果表明,由于尾翼表面产生的一次涡与二次涡相互作用,尾翼在增加气动升力的同时也增加了阻力。     

坦克和自行火炮的简单定位定向方法

应自行武器间瞄射击的要求,提出了测定装甲机械化分队各车体方位的原则和简单方法,并对此测算方法进行了误差分析,然后以某分队为例,分别测算了指挥车和队属单车的车体方位和误差,结果表明该定位定向方法能够满足自行武器间瞄准射击的要求,可供装备自行武器的部队在射击训练时参考。     

均布荷载下双层地基应力扩散分析

通过ANSYS计算了均布荷载中心软弱下卧层界面在不同埋深下的附加应力特性,并与相同深度处均质地基的附加应力状态进行了对比,发现在双层地基界面上出现了应力扩散现象,并随着软弱下卧层埋深的增加,应力扩散现象越来越明显,通过对ANSYS计算所得数据进行分析,并用曲线进行拟合得出一个经验公式,为实际工程提供了定量分析的依据。     

基于分形理论的目标航路预测

电磁干扰条件下解决断续航路预测问题对防空兵有效抗击空中目标至关重要。针对包络灰预测方法预测精度较低和Verhulst灰色预测模型计算过程复杂的情况,提出了预测航路的分形方法。在分形理论的基础上,研究了其用于目标断续航路预测的基本思路,建立了基于分形的目标航路预测模型,并对模型进行了求解。最后,利用建立的分形模型对雷达丢失目标后的目标航路进行了预测,通过实例体现了分形方法在用于航路预测时的准确性、灵活性和易实现等特点。结果表明,用该法对断续目标航路的预测具有一定的借鉴意义。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...