计算介质体瞬态散射矩阵元素方法的改进

针对求解均匀介质体的瞬态电磁散射问题,采用基于MOT的方法求解Müller方程来分析,对分析中矩阵元素的积分求解,提出了一种奇异分离方法。该方法考虑了时间项延迟的影响,减小了计算中的近似,提高了计算精度。验证表明,和原算法相比,新算法在近奇异处理上的误差很小。     

J2摄动下卫星编队重构的多脉冲轨迹优化

针对考虑J_2摄动的椭圆参考轨道的编队重构问题,以消耗燃料最少为目标函数,基于高斯变分方程研究编队重构的多脉冲轨迹优化方法。推导考虑J_2摄动和轨道面内外耦合的轨道要素偏差线性动力学方程,采用遗传算法和序列二次规划结合的混合算法对总的速度增量进行优化。数值仿真表明该混合算法有效,可以高效地得到可行解。由于考虑了J_2摄动和椭圆参考轨道,该算法对航天任务中的轨迹优化具有一定的参考意义。     

三维空战次最优火控模型

针对三维空战,应用强迫奇异摄动理论解决了追逃最优策略无法求解的难题,建立起了三维中距空战的追逃次最优火控模型.该模型的突出特点是最优解具有闭环形式,可以在线完成.仿真结果表明:该火控模型可以准确地实现对目标的三维攻击,并且避免了求解最优控制中经常出现的两点边值问题,使数值计算量大为减少.     

基于Simpson公式的卫星测高 反演重力异常奇异积分

为进一步完善卫星测高反演重力异常的理论,对逆Stokes公式法和逆Vening-Meinesz公式法中的奇异积分问题进行了新的研究。首先在上述两种方法中引入Simpson公式,然后推导出基于Simpson公式的逆Stokes公式和逆Vening-Meinesz公式的求积公式。经验证,该公式使计算形式简明、计算效率提高、计算精度优于1%,且使用起来较方便,便于推广使用。     

基于改进VMD的液压系统故障特征提取

为从液压系统振动信号中提取有效特征进行故障诊断,针对随机噪声 、端点效应和虚假分量会影响变分模态分解(VMD)的分解精度问题,提出了一种改进VMD的故障特征提取方法.首先,针对随机噪声会导致分解误差增大现象,提出了基于奇异值差分谱降噪预处理,该方法能抑制噪声对分解结果的干扰;然后,针对端点效应会导致VMD处理信号两端产...     

地球静止轨道航天器绕飞持续观测任务轨迹规划与控制

针对地球静止轨道(geosynchronous orbit, GEO)航天器的高清观测任务,成像卫星在连续小推力作用下接近GEO航天器,对GEO航天器自然绕飞并以有利的光照条件对其持续观测。针对Clohessy-Wiltshire (CW)方程的偏差问题,通过修正非球形摄动和重力加速度二次长期项偏差对CW方程进行改进,补偿非线性偏差的长期项和主要的摄动项。在轨迹规划问题上,计算绕飞轨迹的初始相位角区间,以保证成像卫星在整个绕飞任务中都能够以良好的观测角观测GEO航天器。基于CW方程和改进的CW方程对成像卫星接近和绕飞GEO航天器全过程进行仿真,基于CW方程的仿真没有达到预期目标;基于改进的CW方程的仿真达到预期目标,全过程所需施加的总速度增量仅为4.67 m/s,工程上具有很强的可行性。     

绕带角点障碍物Stokes流动的边界元解法

对以带有角点区域边界为边界的外部无限域上的Stokes方程的Dirichlet问题,在利用单层位势求解时,不仅产生的第一类积分方程的核具有奇异性,而且积分方程的解在角点处也具有r^-1/2的奇异性。为了准确的反映这种奇异性,引入奇异边界单元,即在角点处采用特殊形式的形函数,探讨边界是带有角点区域的边界,求解区域是该边界外的无限区域上的Stokes方程的Dirichlet问题的边界元解法。该问题可以反映流体绕一形状不规则障碍物（含有角点）运动时的流场及压力分布。     

基于奇异值分解的抗几何失真数字水印算法

设计抗几何攻击的数字水印算法是数字水印技术研究中的难点,也是数字水印技术实用化的一个瓶颈.利用奇异值分解的原理,提出了一种基于奇异值分解的抗几何攻击数字水印算法.该算法对图像的频域幅度值进行分块奇异值分解,通过修改SVD的最大奇异值嵌水印.实验结果表明:该算法对抗平移、缩放、旋转、剪切等几何攻击,具有很好的鲁棒性.     

三维边界积分方程中的奇异积分的处理

针对三维边界积分方程中奇异积分的不同形式分别进行了讨论,用刚体位移原理消除强奇异因子,用线性位移函数消除弱奇异因子,在计算工作量大大减少的情况下,保证了原求解精度的要求,并通过数值算例表明了该方法的可行性。     

青年官兵“手机依赖症”的心理成因分析及解决之策

随着移动互联技术的发展,手机的智能化和多功能化不但给人们日常生活提供了极大便利,也给人与世界的交流和互动增添了一个入口和平台。然而,对手机的过度依赖慢慢地让我们失去了主动权,一种新型强迫行为——“手机依赖症”开始悄然涌现。在部队这个相对封闭的环境中。