便携式绳轨提升装置的轮盘-绳索摩擦提升力模型

为提高便携式绳轨提升装置的实用性,对基于摩擦的该类装置的提升能力展开研究。利用控制变量法分别研究末端拉力、包角与轮盘-绳索相对尺寸对两者之间摩擦提升力的影响,结果表明该提升力均随三种因素的增加而增加但趋势变缓;轮盘-绳索之间的静摩擦系数随绳索末端拉力与包角的增加而减小并趋于稳定,随轮盘-绳索相对尺寸的增加而增加并收敛。论证了包角与末端拉力对摩擦提升力的影响相互等效,发现了轮盘-绳索摩擦的尺寸效应,构建了以上因素共同作用下的轮盘-绳索摩擦提升力模型。该模型是对欧拉公式的扬弃,深化了对轮盘-绳索摩擦规律的认识,对便携式绳轨提升装置的小型化、轻量化设计具有重要意义。     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.     

国防建设对经济社会发展的“溢出效应”

传统观念认为,国防建设的目的是为国家提供安全保障,国防投入必定减少经济社会建设投入,从而影响经济社会的发展.单纯从机会成本的角度看,传统观点确有合理性.     

围绕提高部队“两力” 着力解决发展难题

当今世界,发展是时代主题,是国家的主题,也是国防和军队的主题。作为国防和军队建设重要组成部分的预备役部队建设,要紧紧围绕提高“两力”（快速动员能力和遂行任务能力）,着力解决发展难题。     

加强非战争军事行动装备战备建设

预备役装备工作随着预备役部队的发展逐渐成熟和完善,在完成各项非战争军事行动中身手凸显,给人们留下了深刻印象,但与较好完成非战争军事行动的要求仍有较大差距,还有一些不容忽视的问题,影响着预备役部队的非战争军事行动装备建设发展,如何解决这些问题,我们在实践中感到:围绕样式,建立高效顺畅的装备指挥机制。当前,非战争军事行动动因复杂,类型多样,突发性强。因此,加强装备战备建设,必须要建立起高效顺畅的指挥机制。整合装     

建立新型消防勤务机制探索

随着经济社会的快速发展,消防部队的职能也正在由过去的单一灭火向多元化灭火救援发展,这就给消防勤务工作提出了研究的新课题,揭示了目前消防部队在勤务机制中遇到的警力严重不足、灭火救援骨干队伍薄弱、灭火救援训练效率不高、适应现代灭火救援作战的观念意识不强等突出问题,论证了消防勤务机制改革势在必行,并提出了应采取的四个方面的改革措施。     

基于中值排序的自适应加权均值滤波算法

分析了MTM算法的原理、优点和不足,并提出了一种改进的自适应加权均值滤波算法。该算法基于中值排序自适应地确定加权系数,完成对含噪图像的均值滤波。实验证明,算法能较好地滤除高斯噪声和脉冲噪声,且滤波效果优于传统的中值滤波和MTM滤波,是一种简单、实用的图像滤波算法。     

基于FDTD的脉冲法计算三维目标宽带RCS频率响应

探讨了采用基于时域有限差分法(FDTD)的脉冲法来快速获取三维目标宽带RCS频率响应.将入射波设置为高斯脉冲,对目标进行瞬态分析,将得到的电磁场进行傅里叶变换,从而得到目标的频域散射特性,并对比文献证明了程序的有效性.计算了某新型飞机的双站RCS分布情况,以及该飞机的鸭翼在不同迎角下的宽带RCS频率响应,并对结果进行了分析.     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.