基于逾渗理论的无人机网络覆盖性能的研究

实现并维持网络覆盖是部署无人机网络的基本目的。然而,网络结构复杂,在无人机网络中实现并维持网络全覆盖是一项挑战工作。为此,对无人机网络覆盖性能进行研究,并利用逾渗理论推导实现覆盖的临界节点密度。对无人机在地面上的覆盖区域进行正六边形和正方形的近似处理,利用六边形棋盘和正方形棋盘对监测进行网格化,并结合逾渗理论,推导实现对监测区域进行全覆盖的临界节点密度。通过仿真实验,证实了所推导的临界节点密度的准确性。     

高功率密度柴油机热部件散热量MAP研究

为满足某型高功率密度柴油机智能化控制冷却系统的设计需要,构建了高功率密度柴油机与冷却系统的工作过程耦合模型。利用该模型计算了柴油机关键热部件的散热量MAP,并对结果进行了分析。结果表明:一级中冷和二级中冷散热量随环境温度升高而降低;级间中冷散热量随环境温度的升高而升高。应用该方法能够快速掌握高功率密度柴油机的散热规律,为制定智能化控制冷却系统的控制策略提供依据。     

基于随机拟合的悬浮式深弹弹阵特征建模

通过分析悬浮式深弹发射后在空中的弹道特性,建立了深弹弹着点坐标的计算模型。采取蒙特卡洛方法,分别对舰艇六自由度状态下,单管和六联装火箭深弹的弹着点坐标进行了仿真计算,对弹着点的分布规律进行了研究,并得出弹着点的联合密度函数。结果表明,在发射参数存在正态扰动下,弹着点散布区域均呈椭圆形分布,弹着点坐标均仍服从正态分布。     

装备零讯

英国第3艘机敏级核潜艇推迟下水 9月4日,因为湿码头结构性缺陷,码头会有坍塌的风险,英国核安全监管机构已经封存了最新型的核潜艇。核监管办公室（ONR）也停止了第3艘机敏级核潜艇“机警”号的下水。英国潜艇建造商BAE系统公司曾打算于今年下水,但后来又推迟到了明年年初,并表示过不会因为码头问题而进一步延期。     

基于改进LMS算法的复合材料超声检测缺陷识别

在径向基函数（RBF）神经网络实现无人机复合材料超声检测脱粘缺陷识别时,针对最小均方（LMS）算法在确定网络输出权值时存在稳态失调误差和收敛速度相矛盾的问题,提出一种改进的自适应的变步长LMS算法．该算法根据反馈误差自适应确定步长,通过引进动量项加快收敛速度．将改进LMS算法应用到RBF网络缺陷识别中,结果表明该方法在稳态失调误差较小的情况下,能快速确定RBF网络的权值．改进的RBF网络能够较好地识别超声检测脱粘缺陷．     

带点缺陷的一维亥姆霍兹共振腔声子晶体中缺陷模式

在基于亥姆霍兹共振腔的一维声子晶体中引入点缺陷会在原有局域共振型声禁带内产生缺陷模式。采用传递矩阵法和有限元法分析了缺陷模式随缺陷单元几何尺寸变化关系和声子晶体中声场分布情况。结果表明,随着缺陷单元与完美单元之间耦合程度的增强,缺陷模式从局域共振型禁带中完美单元共振频率处向禁带边缘移动。同时,缺陷模式的存在使得结构中出现了能量局域化的现象。本工作对设计新型声滤波器、能量集中装置具有一定的理论意义。     

非铁磁性管道磁致伸缩式扭转导波检测

利用磁致伸缩扭转导波技术对非铁磁性金属管道缺陷进行检测,探讨其可行性.鉴于不锈钢管在各种行业中得到普遍应用并发挥着极其重要作用,选取不锈钢管作为检测试验样本,以模拟不锈钢管存在的各种类型缺陷;利用研制的导波仪器和磁致伸缩传感器激发T(0,1)扭转导波,分别对各种类型缺陷管道进行测试.研究结果表明:使用磁致伸缩扭转导波技术可以有效地检测出非铁磁性金属管道中的各种缺陷.     

固体火箭发动机技术

固体火箭发动机是使用固体推进剂的化学火箭发动机。固体火箭发动机与液体火箭发动机相比较,具有结构简单,推进剂密度大,推进剂可以储存在燃烧室中常备待用和操纵方便可靠等优点。固体火箭发动机比冲小(250～300秒),工作时间短,加速度大,因而推力不易控制、重复起动困难、不利于载人飞行,主要用作火箭弹、导弹和探空火箭的发动机,以及航天器发射和飞机起飞的助推发动机。一、发展概况固体火箭起源于中国,宋初已出现以黑火药为能源的固体火箭发动机。最早是1161年宋金之战中的“霹雳炮”。元、明两代出现了火箭束和两级火箭雏型,例如“火龙出…     

踱在时间的背后

几年前买了一块羞于说出牌子的手表,不用手动上弦,省心省事,却有致命缺陷:每天慢一分钟。一分钟对一天而言算不得什么,对一个人的一生而言更算不得什么。只是每天都要看着电视或者手机调整时间,比手动上弦并没有省多少力气。     

基于GM-PHD的低可观测编队目标跟踪方法

考虑到多编队在低可观测情况下存在的目标跟踪问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的编队目标跟踪方法.该方法是在修剪融合过程中,先保留剪掉的高斯分量,再对这些分量进行状态外推,利用JS(Jensen-Shannon)散度判断下一时刻状态估计值与外推状态值是否相似,以判断结果体现目标丢失情况,使得真实目标不丢失,解决了低可观测情况下目标易漏检带来的跟踪性能下降问题.然后,利用编队目标的特点,结合密度聚类方法估计出编队整体的状态,避免因状态估计集合中状态值过多影响算法性能.最终,仿真实验结果表明,该方法可以在低可观测情况下有效跟踪编队目标,具有较好的跟踪性能.