基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

轮式突击炮行进间射击炮口振动分析及稳定控制

为了研究不同因素对炮口振动的影响规律,建立了轮式突击炮行进间射击多体动力学模型,并与试验结果对比验证了合理性。路面谱采用谐波叠加法建模,在不同路面条件和火线高情况下进行了仿真计算,获得了两种因素对行进间射击炮口振动的影响规律。构建了垂向稳定器模型,进行了联合仿真,对比了有、无稳定器两种情况下的炮口振动。结果表明:炮口振动幅值随路面粗糙度增大而增大;火线高对炮口振动的影响是非线性的;垂向稳定器能有效控制炮口振动,相较于无稳定器情况,开炮前炮口最大高低角和高低角速度幅值分别降低了94.1%和97.4%,开炮后炮口最大高低角振动幅值降低了16.2%。该研究对轮式突击炮的总体设计起到了一定理论支撑,具有重要工程应用价值。     

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。     

双箭头负泊松比结构抗侵彻性能

采用数值模拟方法研究了双箭头负泊松比多胞结构抗子弹侵彻性能,对比分析了顶边撞击、铰点撞击、侧边撞击三种弹靶作用条件下子弹的侵彻行为与双箭头负泊松比结构的破坏形式。研究结果表明:当子弹以较高速度撞击双箭头负泊松比结构时,该结构的负泊松比效应不显著;顶边撞击与铰点撞击时,子弹直接贯穿结构,胞元破坏较小,此时双箭头负泊松比多胞结构抗侵彻性能较差;侧边撞击时,子弹未贯穿多胞结构,胞元破坏较大,双箭头负泊松比结构依靠其双三角结构使子弹发生偏转,显著增大了其侵彻阻力。分析了顶边撞击时子弹的入射角度变化对于双箭头负泊松比结构抗侵彻性能的影响,发现存在30°入射角和60°入射角。当子弹处于这两种入射角附近时,双箭头负泊松比多胞结构具有一定的抗侵彻能力。     

一种新的模糊多层自组织神经网络图像目标检测方法

神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。     

分布式多目标跟踪中的数据融合问题——一种新的相容性准则及融合过程分析

用一个新观点讨论了利用分布式传感器网络进行多目标跟踪中出现的信息融合问题。对航迹相容性和假设相容性的判别问题 ,从一个新的观点 ,即“无矛盾原则”出发 ,给出了完整的与前人不同的航迹和假设相容性的判别条件。同时对航迹的融合过程和假设的融合过程做了详细的分析 ,证实两个假设相融合得到多个全局假设是合情合理的     

毫米波多波束抛物面天线分析和设计

首先应用FDTD对毫米波多波束波导裂缝馈源进行分析计算 ,讨论了馈电波导及辐射缝结构对馈源方向图的影响 ,然后用物理光学法由抛物面上电流计算抛物面天线方向图 ,方向图的计算结果和测试结果相当吻合 ,这证明方法的有效性。     

用IMMPDA固定延迟平滑算法对杂波环境下机动目标的多传感器跟踪

本文对于在杂波环境下用多个传感器跟踪一个高度机动目标提出了一个次优的固定延迟平滑算法。此固定延迟平滑算法是把基本的交互式多模型方法(IMM)和概率数据互联(PDA)技术应用到扩展状态系统上发展而来的。在过去这种方法只使用在确切考虑量测来源(即无杂波)的马尔科夫开关过程上。本文通过对一个高度机动目标跟踪的仿真例子来说明这个算法,其中仿真假设有两个传感器:一部雷达、一部红外,都作用在密集环境下。提出的平滑算法引进了在估计时刻与最新量测之间的一个短时延迟,使得在航迹估计精度上与已有的IMMPDA滤波算法相比,有了显著地提高。而且其计算量只是随着延迟时间线性增长。然而,在一些应用中跟踪的延迟可能导致在控制闭环中产生不希望有的影响。     

基于自适应原理的传感器增益故障诊断方法

基于自适应原理提出一种传感器增益故障诊断方法。首先将传感器增益故障表示为传感器偏差故障,再将其表示为执行机构故障,利用自适应原理估计出传感器偏差故障幅度,最后用最小二乘法估计出增益故障幅度。分别对有、无系统噪声和模型误差的情况进行了讨论,最后给出仿真结果     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法