任意三角城上的光滑插值

文中描述了任意三角域上插值逼近的两种方法,一种是布尔和插值,一种是凸组合插值,其特点是结构简单,易于计算。文中证明了三角网格区域上的整个插值曲面是c~1连续的,并指出离散化的插值曲面函数是空间散乱数据的一种光滑插值算法。     

简单离心喷油器的试验研究(Ⅰ)——理论公式的误差分析

本文以试验台冷态试验为基础,以实际喷油器为对象,通过大量试验资料对阿勃拉莫维奇理论公式的误差分布与误差原因进行了分析。从大量试验资料中归纳出一个决定流量系数比值μ/μ_A变化规律的组合几何尺寸Z_w,而判别式R_z/R_(Qd)(?)d_p更进一步揭示了它与μ_z/μ_A1.0之间的内在联系。文章还详细分析了雾化片中的流动阻力及其决定因素,最后以充分的数据找到并论证了理论公式产生误差的真正原因在于雾化片本身的几何特性数A,由此提出了减小设计误差的方法——雾化片几何尺寸的最佳流动组合。     

深入开展型号产品通用化、系列化、组合化工作

本文结合实际情况探索了开展型号产品通用化、系列化、组合化工作的目的和方法。     

加入WTO对军事经济的影响及对策

面临加入 WTO 带来的冲击与挑战,军事经济建设必须适应国内国际经济发展的新形势,优化国防资产结构,在不断提高军事经济科研水平和完善有关法律规章制度的同时,要特别重视加强对敏感高新技术的进出口管理,全面提高军事经济建设水平,为国家安全提供有力保障。     

美国激光捷联惯导技术发展现状

本文是在对美国捷联惯导基准和测试系统考察的基础上,重点介绍了美国霍尼韦尔军事电子部门生产的激光陀螺捷联惯导系统和由其构成的低成本综合飞行器控制系统、客错系统与组合导航系统,以及它们的组成、性能特点、主要技术指标、应用和发展概貌等,并简要介绍了捷联惯导系统的测试设备。最后,对我国捷联惯导技术今后的发展趋向提出了一些肤浅的看法。     

基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络无需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。     

强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。     

Vondrak-Cepek组合滤波在北斗共视和卫星双向时间比对融合中的应用

为减小卫星双向时间比对(Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer, TWSTFT)中的周日效应,利用北斗共视链路没有周日效应的特点,通过Vondrak-Cepek组合滤波方法对中国科学院国家授时中心(National Time Service Center, NTSC)、德国物理技术研究院(Physikalisch-Technische Bundesanstalt, PTB)以及中国计量科学研究院(National Institute of Metrology, NIM)间的北斗共视时间比对结果分别与硬件卫星时间和距离测量设备(SAtellite Time and Ranging Equipment, SATRE) TWSTFT和软件接收机(Software-Defined Radio, SDR)TWSTFT结果进行了融合处理。采用时间偏差和幅值频谱两个指标以及GPS精密单点定位(Precise Point Positioning, PPP)时间比对分别对融合结果进行内外符合评估。结果表明,经过Vondrak-Cepek滤波的融合结果中周日效应基本消失,其与GPS PPP链路差值结果的绝对值保持在链路校准的不确定度范围内。对于长基线NTSC-PTB链路,融合结果1 d的时间偏差稳定度对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.85和1.81;对于短基线NTSC-NIM链路,融合结果对SATRE和SDR TWSTFT的增益因子分别为1.69和1.59。融合结果的短期稳定度显著提高。     

基于AKF的AUV对接回收组合导航研究

针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在回收过程中的组合导航精度问题,提出了一种改进的高斯距离迭代法及改进的自适应卡尔曼滤波算法(Adaptive Kalman Filter,AKF).基于AUV回收对接系统,研究并建立了针对惯导SINS、超短基线USBL、多普勒计程仪DVL和深度计的基于斜距的组合导航模型.通过对SINS/USBL/DVL/深度计组合导航量测信息误差特性分析,设计了改进的基于斜距的SINS/USBL/DVL/深度计组合导航模型;针对该模型突出的滤波发散问题,设计了基于滤波收敛性判据和强跟踪滤波思想改进的AKF滤波算法进行有机融合.仿真结果表明,此研究使实际AUV系统具有更高的滤波精度和可靠性.