侵爆弹对框架类建筑物毁伤效果评估研究

为研究侵爆弹对框架类建筑物的毁伤效果,利用LS-DYNA有限元程序对单枚侵爆弹打击四层五跨建筑物进行了数值模拟。该程序利用流固耦合算法来模拟炸药对建筑物的毁伤,为了验证该算法的有效性,进行了房屋内爆炸试验和试验原型数值模拟,房屋内爆炸试验结果与数值模拟结果吻合,验证了该方法的合理性。利用该程序对侵爆弹打击四层五跨建筑物进行了数值模拟,结果表明炸点在第2层走廊中心时建筑物毁伤等级为中度毁伤,为目标毁伤效果评估工作提供了一定的参考。     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

基于仿真环境的航空态势图像评估

航空态势图像在现代高技术战争中有着重要的作用,航空态势图像的品质直接关系到作战结果.首先建立了评估模型,提出了在仿真环境下度量指标的方法.然后介绍了灰色聚类分析方法及其评估步骤.最后,基于仿真环境下,用灰色聚类分析的方法来评估航空态势图像的品质.结论证明,指标的度量方法和图像的评估方法是有效可行的,结果是正确的.     

FCM和粗集在雷达信号识别中的应用研究

连续属性离散化是粗集理论应用中面临的主要问题之一.对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗集理论将其属性进行约简提取有用规则.将此方法应用于雷达信号类型识别,可以直接从原始数据中得到识别信息,仿真实验结果证明利用此离散化方法得到的识别规则对雷达信号识别是有效和可靠的.     

舰空导弹对群目标射击次数模型研究

在一定假设条件下,对舰空导弹对群目标的射击次数建立计算模型.根据预警探测系统发现目标的距离远近,运用数学归纳法,对舰空导弹对群目标的射击次数建立计算模型并进行简化.舰空导弹武器系统对群目标射击的总次数应该是所有通道射击次数之和,但在实际上还与载舰储弹量、每次齐射导弹数量和群目标中单个目标数量有关.     

分物问题的分法数计算

r个物品分配到n个盒子中,在不同的条件下会有不同的分法数。本文讨论了不同条件下,分法数的计算方法。     

多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。     

人造“鳗鱼”呼之欲出

21世纪船舶需要低污染、低噪声、低能耗、高效率的推进装置,仿生扭摆推进装置就是与蹼动推进装置齐名的另一类颇具发展前途的船舶推进系统。当前,有关仿生扭摆推进技术不仅正成为专家、学者研究的主课题,而且还成为有眼光的企业家投资船舶产业开发的新亮点。