船舶静态电场跟踪的渐进更新扩展卡尔曼滤波器

为了实现利用船舶静态电场对船舶进行跟踪的目的,针对传统卡尔曼滤波算法中存在的问题,设计一种新的非线性滤波器。建立船舶的状态空间模型,分析传统卡尔曼滤波算法在船舶跟踪中存在的问题;依据渐进贝叶斯思想,利用连续白噪声与离散白噪声序列噪声协方差之间的关系,设计一种新的渐进更新扩展卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制由于初始误差较大而造成的滤波性能下降和滤波发散,能够有效地跟踪船舶,具有较高的实用价值。     

柔软物体力触觉形变模型验证系统

为了验证柔性物体力-形变模型的合理性,构建了基于CC2531芯片的无线数据收发平台、力传感器测量平台和FALCON手控器位移测量平台的力-形变模型验证系统。以新鲜猪肝脏为实验对象,研究了弹性形变实验和穿刺实验的作用力与位移之间的关系;以力-形变测量数据为基础,进行了参数验证校调。仿真实验结果表明:模型中力-形变特性与实际测量值保持一致。该系统能广泛应用于柔性物体力-形变模型验证,对于促进力触觉虚拟医学仿真系统的发展具有重要意义。     

混合扩频测控系统抗干扰效能评估与优化选择

针对航天测控系统在复杂电磁环境下的抗干扰效能评估问题,以直扩/跳频混合扩频测控系统为研究对象,分析了系统基本结构和主要性能参数,从信号捕获、跟踪测量、数传通信3个能力视角出发,构建了一种多性能参数结构约束的抗干扰效能评估指标体系,有效解决了传统指标体系中各指标之间一致性模糊、属性分散的缺点。在此基础上,根据不同的评估需求,提出了最大效能和最小代价2种评估指标体系选择模式,分别建立了基于层次分析法(AHP)的综合抗干扰效能评估模型和基于灰色关联法的抗干扰系统参数优化选择模型,通过仿真分析验证了模型在抗干扰评估和系统参数优化选择中的可行性和有效性。     

复合固体推进剂等效力学性能VCFEM细观预示方法

根据固体推进剂的细观结构特征,采用等圆最优装载方式生成代表性体积单元(Representative Volume Element,RVE)模型,并结合Voronoi单元有限元方法(Voronoi Cell Finite Element Method,VCFEM)和均匀化方法,发展了一种可预示固体推进剂等效力学性能的数值分析方法,从而得到体分比和组分材料对等效模量和等效泊松比的影响规律。为证明该方法的有效性,设计一个对称数值模型,通过对该方法和传统有限元方法的节点位移结果的比较,发现两者之间的相对误差小于5%,且VCFEM用少量单元就完成了分析,提高了计算效率。通过对不同细观结构下推进剂RVE模型的计算,发现随着夹杂体分比的增大,夹杂的颗粒增强效应越明显,基体材料的变化比夹杂材料对等效力学性能有着更加显著的影响。     

固体推进剂黏弹性本构模型及其有限元应用研究

基于时温等效原理和WLF方程建立推进剂黏弹性泊松比主曲线方程,进而建立考虑时间温度相关泊松比的推进剂本构模型。基于增量有限元方法,采用完全显式积分算法推导增量形式的黏弹性本构方程。根据MSC. Marc用户子程序编程规则,确定本构模型对应的一致切线刚度矩阵从而实现本构模型的有限元应用。先后通过固化降温以及点火增压工况,分别采用黏弹性泊松比以及弹性泊松比对药柱结构进行应力应变力学响应分析,并对比不同类型泊松比对应力应变场的影响。研究方法和结果可为发动机药柱的精细结构完整性分析提供参考。     

鱼雷武器系统作战效能的多指标综合评估模型

从现代海战的特点和要求出发,基于系统性和时效性原则,构建了以固有作战能力、可靠性与维修性、保障性和作战适应能力为主要指标的鱼雷武器系统作战效能评估指标体系,提出了鱼雷作战时效性、控制目标能力、抗拦截能力等新的基本指标,建立了鱼雷武器系统作战效能的多指标综合评价模型.相对于ADC等模型,该模型可以对鱼雷武器系统作战效能进行更为科学、全面的评估.     

基于位置信息的无线传感网络路由改进

基于位置信息的无线传感器网络如果完全采用无状态的方式路由,在某些拓扑结构中存在数据不可到达的缺陷,即死亡点的问题.针对这一问题,将无线传感器网络抽象为一数学模型,在此模型的基础上,给出了问题的数学描述.经分析,提出了一种基于逃离算法的详细解决方案.对算法的性能从理论上分析得出算法没有环路,是正确可行的,而仿真结果也验证了这一点,算法的时间复杂度为O(n).     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.     

基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律设计

提出一种基于模型跟踪变结构控制的飞行重构控制律的设计方法.利用该方法能实现受控对象对理想模型较高精度的跟踪,使重构飞行控制系统具有较好的控制性能.首先设计了一个比例-积分滑模面以确保消除稳态误差,采用极点配置技术使滑模具有良好的动态品质,其次利用饱和控制技术来减少变结构控制引起的抖振现象,最后以某型飞机纵向飞行控制系统为例进行了相应的数字仿真.结果表明重构系统不仅实现了无抖振模型跟踪,而且还具有较强的鲁棒性.