飞机载荷校准试验主动约束技术

在研究以往飞机载荷校准试验支持和约束方式的基础上,结合某型飞机结构特点,提出一种载荷校准主动约束方法。对主动约束方法和传统的起落架方法飞机载荷校准进行受力分析,建立了2种约束方法的理论模型;设计2种约束方法的机翼载荷校准对比试验,并提出主动约束载荷校准试验实施流程;结合某型飞机机翼载荷校准试验和飞行试验对主动约束方法进行了验证。结果表明：与传统的起落架约束方法相比,主动约束方法能有效解决有起落架布置的翼身整体结构机翼根部载荷测量难题,并将机翼载荷校准试验量级提高41%,机翼载荷模型误差可控制在3%以内。     

机器视觉的战场适应性研究

为研究机器视觉的战场适应性,分析了战场环境中不确定性因素对军事目标机器视觉探测的影响.研究针对Faster R-CNN、YOLOv4和CenterNet 3种目标检测模型,利用样本数据充分训练,确保检测模型有足够高的检测效率.随后,在检测数据中引人不确定性因素,包括目标特性和背景的不确定性.分析表明:不确定性因素的引人...     

指数寿命产品可靠性增长试验的Bayes分析

针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。然后利用Gibbs抽样算法解决后验推断计算问题,得到各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计。最后给出产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

无人机极限边界性能突变模型和评估方法

近年来,无人机的应用范围不断扩大,投入数量呈指数增长,获取无人机在实际环境下的能力底数已成为现阶段的现实需求。无人机执行飞行任务的能力随着使用包线扩展和环境逐渐恶化,其性能由渐变到发生量变,最终在极限边界附近突变、质变。这一过程具有非线性、跳跃性,结果具有显著的突变特征,即在相对较短的时间内,无人机从具备执行飞行任务能力的状态突然转化为丧失飞行能力的状态。引入突变理论,依据系统的内在作用机理将无人机极限边界性能评价问题转变为由多个控制变量组成的系统,提出突变模型和评估方法,并从无人机自身能力和外部环境影响两个方面解构无人机的有效飞行时间模型及推论,构建无人机极限边界性能结构层次,建立极限边界性能评价原则和步骤,获取无人机极限边界性能与正常性能使用、不同类型无人机极限边界性能的对比关系,为探索无人机极限边界性能和不稳定状态提供解决方案。     

油料装备设计方案的灰色模糊综合评价

对油料装备设计方案综合评价问题进行研究,建立评价指标体系,将模糊综合评判与灰色综合评估方法相结合,提出油料装备设计方案的灰色模糊综合评价模型。使模型适应性强,确保方案评价的可靠性。     

影响基于反求的三维建模数据完整的因素及其处理方法

在产品开发设计中应用反求工程技术因其具有开发周期短、起点高、步伐大的特点而越来越受到重视。而反求过程中最为重要的一个环节是保证数据的完整性。从数据提取、数据传输、曲面造型三个环节分析了基于反求工程技术的几何模型重构中影响数据完整的主要因素即测量死区、数据重叠或数据间隙、原始模型局部变形或破损、数据传输造成的数据失真或数据丢失、造型残缺等,并提出了几何功能分析、信息补充、造型修复的解决方法,最后结合实例加以说明。     

基于AGENT的危机决策模拟问题求解框架研究

本文在分析危机决策对抗模拟特点的基础上 ,提出了基于双层黑板模型的危机决策对抗模拟问题求解框架 ,探讨了多智能体对各种不同类型知识模块的封装和组织 ,分析了态势推演问题求解框架和危机决策问题求解框架的结构和组成。     

电子战战术仿真训练模型探讨

本文主要论述了开展电子战战术仿真训练模型研究的目的和意义,以及设计仿真训练摸型所要考虑的诸多要素。这里主要从受训人员的角度来设计论证,即侧重于操作员界面,幕后所发生的一切,由电子对抗仿真试验系统提供支持。     

水面舰艇战术应用软件研制中的建模研究

水面舰艇战术应用软件研制是一项复杂的系统工程,建立模型是这项系统工程中的核心部分,直接关系到水面舰艇战术应用软件的各项性能指标。本文针对水面舰艇作战的特点,对其战术应用软件研制中的建模问题进行了研究。     

基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别

近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。