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61.
千呼万唤,"辽宁"号航母入役,终于开启了中国人民解放军海军的航母时代。但作为现代海军威力最大、最复杂的常规兵器,航母的使用不仅仅是搞定一艘航母那么简单,它不会自己一艘船开出去,必须配上舰载机联队,配上其他水面舰艇、潜艇、补给舰,才能形成一支航母编队,在航母编队指挥官的指挥下才能真正发挥其威力。 相似文献
62.
考虑到舰船环境限制和高能脉冲负载对储能的需求,有必要对储能装置进行合理的选型和优化配置,来提升综合电力系统性能。为此,基于带权极小模理想点法和层次分析法,提出了一种储能装置性能评价函数,并以其为优化目标,进行储能装置优化配置。所提出的评价函数充分考虑系统需求和脉冲负载特性,以储能装置体积、质量和经济性作为评价函数主要组成部分,同时考虑功率、能量、电压、荷电状态等约束,建立优化配置模型,并采用差分进化算法进行求解。以高性能锂电池和超级电容器为例,对所提模型进行求解计算,结果表明在所给权重系数下锂电池性能更优,更适用于综合电力系统,并给出了优化配置后的指导方案。 相似文献
63.
针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。 相似文献
64.
被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。 相似文献
65.
为研究炸药动态起爆对小型作战舰艇相邻舱室的破坏效应,首先采用LS-DYNA有限元软件,分析了装药在下舱静态起爆时对邻舱的毁伤形式;然后,计算了装药在动态起爆和静态起爆时舱壁的飞散速度和舱内的冲击波超压值差异;最后,计算了不同质量装药在动态起爆时对组合舱室的毁伤情况。结果表明:炸药在下舱内爆时,上舱舱壁受到下舱顶板变形发生挤压变形,主要变形区域位于顶板处;运动装药相比静态装药对速度正方向舱室的毁伤效果明显提高,且速度正方向舱壁焊接处破裂位置发生了改变,上舱舱壁出现了更大形变;装药质量的改变可影响舱室率先破坏的位置,从而间接影响到对邻舱的破坏形式。 相似文献
66.
为解决舰船腐蚀相关电场场源等效问题,从产生机理出发,根据实际舰船结构、海洋环境等条件,提出了舰船自然腐蚀时腐蚀相关电场场源的具体等效方法。该方法的基本场源为沿一定方向放置的异种金属对,并按一定方法将其等效为电偶极子或电流线。在实验室条件下,模拟海洋环境和舰船自然腐蚀时的基本场源,对该场源等效方法的正确性进行验证,验证过程中特别考虑到水域周边岸壁边界的影响。结果表明:所提出的场源等效方法是正确的,可用于对舰船自然腐蚀时水下腐蚀相关电场的分布特点进行预估,也可为舰船水下电场的其他应用提供理论依据。 相似文献
67.
69.
传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络(MC-CNN)对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。 相似文献
70.
2008年,世界军事强国继续推进新军事变革,大力发展以信息化为主要特征的高新武器装备,其中辅助作战舰艇和军辅船作为海上力量的重要组成部分,也通过各种新技术、新装备的应用体现了国防科技的发展特色。各非传统军事国家也在大力发展用于近中海作战的辅战舰艇和军辅船,以保护本国海洋权益。 相似文献