边条式前翼的制导航弹气动特性

针对四片边条式矩形前翼与弹翼、尾舵形成的"×-×-×"和"+-×-×"配置的2种气动布局的制导航弹,应用数值方法对绕流流场进行了模拟,并依据数值计算结果从升阻特性和纵向静稳定性性两方进行初步探讨,得出了"×-×-×"和"+-×-×"2种气动布局下制导航弹的气动差异.     

坦克嵌入式车场射击训练解弹道问题仿真研究

解弹道问题仿真是嵌入式射击训练的重要内容。通过对火控系统的分析,建立了基于瞄准线独立和傀儡视点的火控系统运动模型;对影响火控系统解算的参数进行了分析,建立了火控系统射击模型并进行了仿真实现。     

坦克嵌入式车场射击训练炮长操纵控制模型

在嵌入式射击模拟训练系统中,针对炮长操作过程对模拟训练的影响,建立了炮长操纵控制模型。炮长操纵控制模型包括炮长操纵模型和炮长射击决策模型。炮长操纵模型的建立是基于装备的物理模型和人的生理反应模型。炮长射击决策模型根据坦克射击教范要求,采用与/或正向演绎推理得到。在炮长操纵控制模型基础上,建立了射击反应时间模型,并与实际装备操作进行了比较,对建立的操纵控制模型进行了验证。     

基于神经网络的组合导航系统故障检测方法

将状态X2 检验(SCST)和Fuzzy ARTMAP神经网络方法相结合作为INS/GPS组合导航系统的故障检测新方法,该方法通过实时监测组合导航系统的状态分量,提取出故障的特征值,再对故障的特征值模糊化后作为Fuzzy ARTMAP神经网络的输入来实时确定故障的类别.Fuzzy ARTMAP神经网络采用离线有导师训练方法,利用已知的故障类型对神经网络进行离线训练,在应用中可以快速识别这些常见故障.针对在应用中发现新的不常见的故障类型,神经网络通过先识别,再学习,再训练的步骤完善其本身性能.通过对仿真试验结果的分析验证了该方法的可行性.     

油料消耗神经网络组合预测模型

油料消耗单一预测模型精度不高,难以适应信息化条件下精确保障需要。以单一的神经网络预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型为组合预测的基础,利用神经网络求取3种预测模型的组合预测权重系数,将这3种单一预测模型的预测结果作为神经网络组合预测模型的输入,求得一个新的预测结果。平均相对误差和均方差比表明,神经网络组合预测模型比单一预测模型更为优越。     

“三化”与标准化是什么关系

在国防科技工业领域,“三化”特指标准化的三种形式：通用化、系列化、组合化（模块化）。各种形式都是从不同的角度体现标准化的统一、简化、协调、先优的原理,属于标准化的工作范畴。其要点如下：     

基于μC／OS-Ⅱ和ARM的嵌入式系统功耗管理

为开发低功耗嵌入式系统和节约能源,分析了嵌入式系统的功耗来源及分类,提出了嵌入式系统的功耗设计方法,包括总体功耗设计、处理器选择、接口电路设计、电源供给电路设计以及动态电源管理等。基于以上方法,以μC／OS-Ⅱ和ARM LPC2131为研究平台,对上述功耗设计方法进行了实验验证。结果表明,采用合适的功耗设计,将大大降低嵌入式系统的功耗。     

针对GPS/SINS深组合模型的U滤波及其运用

很多文献都证明了在解决非线性系统问题时,UKF(Unscented Kalman Filter)是比EKF(Extended Kalman Filter)更好的选择,但计算的复杂度限制了其运用。针对GPS/SINS深组合的模型提出了全新简化的U滤波算法UTCUKF(Ultra Tight Coupling Unscented Kalman Filter)。这是一种专门针对具有加性噪声、线性状态方程和非线性量测方程的系统设计的滤波器。首先介绍了GPS/SINS深组合系统在导航解算时的模型,然后针对模型具有加性噪声的特点运用AUKF(Additive Unscented Kalman Filter)对UKF进行了简化,为了实现UKF在GPS/SINS深组合系统中的实际运用,又由系统模型中状态方程是线性方程、观测方程是非线性方程的特征,进一步提出了UTCUKF,并做了分析和仿真。     

联邦滤波器在INS/GPS/DVS组合导航系统中的新应用

针对某机载导航系统不能满足高精度导航定位需要的问题,采用了动态信息分配系数方法,提出了一种新的基于联邦滤波器的INS/GPS/DVS组合导航方案,通过对各子滤波器的信息分配系数进行优化,增强了组合系统的导航性能.仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了组合导航系统的精度和故障检测能力.     

具有偏好系数允许卖空的投资组合模型解存在的条件

在投资组合各种模型中,具有偏好系数的投资组合模型是最重要的模型之一,对其求解的研究具有理论价值。本文利用矩阵分块理论对此模型进行了研究,并给出了此模型解存在的一个充分条件。