基于操作路径评分的某雷达参数测量考试系统

参数测量训练及考核是提高雷达技师维修保障能力的重要手段。在分析当前某型雷达参数测量训练及考核手段存在不足的基础上,针对当前的考试系统软件只能对考试结果进行评分,不能适用于既要对考试的操作过程又要对考试结果同时进行评分的问题,根据某型雷达参数测量训练及考试业务的特殊需求,设计并实现了一种基于操作路径评分的软件系统,该系统能够对某型雷达参数测量训练及考试的模拟操作步骤及结果同时进行评分。系统已经投入应用,实践证明:本系统能够节约成本,有效提高训练效率。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

一种快速解算火箭助飞鱼雷关机点方法

为解决火箭助飞鱼雷射程与关机点计算速度问题,运用Chebyshev正交多项式拟合曲线,提出了一种基于时间或能量关机的计算方法.可根据不同的射程快速解算助飞雷关机点,达到实时控制助飞雷射程的目的,与现有方法相比,计算简洁、迅速.最后给出了关机方法软件的仿真流程,并将该软件应用于某助飞雷仿真系统,论证了该方法的可行性.     

基于VHDL的参数化LFSR模型设计

利用VHDL二维数组模型定义LFSR的反馈状态查找表并实现了参数化LFSR反馈回路.对当前状态进行全零模式检测和条件异或运算,结合VHDL条件生成语句实现了参数化Bruijn计数器.定义循环模式计算函数来得到任意位数和模式下的LFSR尾状态,通过状态比较实现了任意循环模式下的参数化LFSR模型.软件综合结果表明,在不同的参数实现下,LFSR模型有优秀的时序性能,能够满足实际应用需要.     

焊接工艺对GMAW堆焊焊缝区温度场影响的数值模拟

为了探索焊接工艺对熔化极气体保护堆焊快速成形零件组织性能的影响,根据材料热物理性能参数以及相变潜热与温度的非线性关系,建立了熔化极气体保护堆焊成形过程的数学模型和有限元模型,利用ANSYS软件的APDL语言编写程序,实现了高斯移动热源载荷下的熔化极气体保护堆焊成形温度场计算,分析对比了不同焊接工艺对焊缝区温度场热循环的影响。结果表明：在其他因素一定的条件下,热输入和焊接速度对焊缝区热循环影响显著,而基板厚度对其影响较小;选择厚度约为16mm的基板,采用小于120×20J的热输入和大于10mm／s的焊接速度有望成形出性能优良的零件。     

设计参数对一包TI蜗杆传动啮合性能的影响

从齿面接触分析的角度,分析了设计参数中心距、模数和蜗轮齿宽对一包TI蜗杆传动啮合性能的影响。结果表明：相对于理想啮合情况,在蜗轮分度圆直径一定的情况下,较大的中心距及较小的模数可以获得较理想的接触线的形状及分布;蜗轮齿宽的变化对接触线和啮合界限线的分布规律没有影响,但会影响接触线的长度。这些结论为合理选择设计参数提供了理论指导。     

符号检验在空战对抗仿真试验数据分析中的应用

针对如何提高仿真试验数据分析的科学性和可靠性,增强仿真工作者试验设计和统计分析的能力,首先简要介绍了符号检验法的基本原理、使用方法和使用策略.再以两型装备开展作战效能对比评估为背景,借助某型战术空战仿真系统,设计和进行了人在回路战术空战仿真试验,通过对仿真试验数据的分析,探讨了符号检验法的适用条件、应用方法和特点.最后通过算例证明,符号检验法是一种有效的对比型仿真试验数据的分析方法,具有较强的实用性和有效性.     

“七大改革” 强团富民

在2009年年初召开的农十三师党委二届四次全委(扩大)会议上,农十三师党委明确指出,农十三师改革的重点在团场,主旋律是结构调整。要求全师广大党员干部认真贯彻落实兵团党委六届二次全委(扩大)会议精神,深刻认识新形势下推进农牧团场改革发展的重要意义,把"七大改革"作为主攻方向,加快团场改革发展。团场是兵团各项事业的基础和载体,团场的改革发展历来是兵团的重中之重。近年来,农十三师以"发展壮大兵团,致富职工群众"为目标,积极支持、     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.