舰载武器系统目指精度预估模型研究

针对舰载武器系统中的目指精度预估问题,基于卡尔曼滤波理论导出了目指距离精度、目指方位精度、径向速度精度与目标航向精度的数学模型,结合最小二乘滤波建立了这些指标参数的简化计算公式,并利用仿真航路进行了验证,结果表明简化公式物理含义直观明确,预估误差在合理范围之内,能够为武器系统目指精度指标的确定提供理论依据,同时为目指精度参数的在线预估提供支持.     

纳米粒子在油品中的抗磨性能研究与分析

采用四球试验机研究Cu、Zn(OH)2和PbO3种不同纳米粒子的摩擦性能,探讨纳米粒子在油品中的润滑作用机理。结果表明:纳米粒子在油品中抗磨作用的发挥存在载荷临界点;只有当载荷高于临界载荷时,纳米粒子才能表现出良好的摩擦学性能。     

电弧功率对超音速等离子喷涂氧化铝粒子状态及涂层性能的影响

采用超音速等离子喷涂工艺制备了氧化铝涂层,借助热喷涂粒子状态在线监测系统Spraywatch-2i、扫描电镜(SEM)和显微硬度仪(HVS-100)研究了电弧功率及其匹配对氧化铝粒子温度、速度及涂层组织性能的影响.试验结果表明粒子的温度、速度随功率的增大分别呈持续上升与先上升后下降的趋势;在相同功率下,电流对粒子速度、温度的影响要大于电压对其的影响,温度、速度的变化趋势与电流变化趋势一致,随着电流的增大、电压的减小,这种变化逐渐趋于平缓,60 kW为超音速等离子喷涂制备Al2O3涂层的最佳功率参数.     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

新型手性离子液体的合成

将天然手性池化合物D（＋）-樟脑引入离子液体中,设计合成了新型手性功能化咪唑型离子液体,并采用微波辅助反应,极大的提高了反应效率。     

基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用

UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能.     

SPH算法在高速侵彻问题中的应用

采用光滑粒子流体动力学方法,数值模拟了弹丸高速侵彻靶板的过程。用黎曼问题中速度和压力的解代替基本粒子与近邻粒子速度和压力的平均值来描述粒子之间的相互作用,无需引入传统的人为粘性方法来处理冲击波过渡层。初步分析表明该数值模拟结果是合理的,因而所用数值方法对于冲击动力学问题的模拟是可行的。     

通过变维kalman滤波实现融合定位

为了能更好地跟踪、定位机动目标,提出了一种将蜂窝网定位信息与本地传感器信息相融合,利用变维Kalman滤波实现定位的方法。本地传感器信息指目标的运动速度和方向。仿真实验证明该方法具有较强的机动跟踪能力,定位精度高,且计算相对简便。     

一种基于特征匹配的实时电子稳像算法

为了实时地稳定摄像系统的输出视频,提出了一种基于特征匹配的实时电子稳像算法。将改进的Kanade Lucas Tomasi(KLT)算法用于特征提取,并提出一种新的基于灰度投影均值的特征匹配算法。为了保证稳像结果的鲁棒性,还给出了特征的有效性检验方法。另外,基于高实时性对运动滤波算法的要求,在有意运动参数估计中采用了递归Kalman滤波法。实验表明,在微机上稳定单帧图像仅需24.7ms,能够满足实时性要求,且具有良好的稳像效果。     

粒子群优化算法在无人机设计中的应用

介绍了基本粒子群优化算法的思想、步骤,针对其有时会出现粒子在最优解附近“振荡”的现象,使用加入惯性权重因子的复合粒子群优化算法来对无人机(UAV)进行优化设计。最后以意大利研制成功的喷气无人机(米拉奇-100)为例对该算法进行了验算和仿真。由结果可知,该机的实际起飞重量与优化结果十分相似,证明了优化计算的可行性和高精度。