超空泡射弹动力学建模与仿真

射弹高速运动时产生的尾部开式超空泡将改变弹体受力形式及运动稳定性.针对超空泡射弹的特殊运动模式,考虑弹体与空泡壁面的相互作用,建立了射弹动力学模型,提出了数值仿真耦合算法,给出了不同初速下的弹道仿真算例,并计算了射弹尾拍力.结果分析表明,射弹速度随时间呈指数形式衰减,弹体姿态角、角速度及尾拍力周期性往复变化,同时尾拍力随着空泡尺度缩小而减小.较小的初速度使尾拍力提前出现.研究方法与结果为开展射弹结构及弹道散布研究提供理论基础与研究手段.     

国防科技大学学报2012年总目次

第一期光学工程皮秒脉冲泵浦的高功率超连续谱光源……………………………………………………陈胜平,谌鸿伟,王建华,等(1)一种非稳腔调腔干涉条纹的建模与仿真………………………………………………………………刘文广,邱伟成(4)非均匀光强对曲率型自适应光学系统的影响……………………………………………黄盛炀,习锋杰,宁禹,等(9)R-C系统中由表面散射引起的视场内杂散光分布…………………………………………孙可,江厚满,程湘爱(1 3)MgSO4弛豫吸收对水下强声波脉冲传播的影响分析……………………………………张军,曾新吾,王一博,等(1 9)两路相互注入锁定Nd:YAG激光器……………………………………     

基于回归算法的OFDM系统帧同步和信道估计研究

提出了一种基于回归方法的联合帧同步和信道估计方案.该方案通过添加在OFDM帧格式中的伪噪声码可以得到帧定时和信道冲击响应,由估计到的信道信息,使频域单抽头均衡器完成信号补偿.仿真结果表明:在瑞利信道下,该方案的帧头丢失率要比滑动平均方案和Beek方案低,并且信噪比大于-10 dB时,帧定时的精确度更高.采用该信道估计方案的均方误差要比LS方案和MMSE方案小.最后比较了采用该方案和传统方案的误码性能.     

有限声速的纯方位算法

针对纯方位条件下对等速直航目标观测的算法问题,将目标运动要素及平均声速作为待估计参数,给出了计算非线性最小二乘法目标函数梯度与Hessian矩阵的解析公式,基于这些公式,可以构造估计目标运动要素的一些算法及编程实现。部分数值实验表明,信赖域算法、Levenberg-Marquardt算法与Matlab用于解非线性最小二乘问题的函数lsqnonlin的计算精度基本一致。     

交互式目标优化分配技术研究

近年随着网络中心战概念的推广推动了分布式目标优化分配技术的发展,CNP算法经过论证是分布式目标分配一种比较有效的方法.分析了该方法的优缺点,提出了一种基于CNP方法的交互式目标优化分配技术,并描述了算法的详细步骤,最后用实例验证了算法的有效性,在目标优化分配方面取得了一定的效果.     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

面向航迹中断的模糊航迹关联算法

针对海战场态势中,由于系统误差、电磁干扰、地理环境隔绝、电子静默等原因,出现的传感器信号长时间中断、目标丢失,导致态势中航迹不连续的问题,提出了一种改进的模糊航迹关联算法.该算法通过采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法,实现了在目标机动性较强、中断时间较长等情况下的航迹关联,保证了态势的稳定.通过Monte Carlo仿真实验表明,该算法具备较高的关联性和鲁棒性.     

基于功能的网格服务匹配算法

网格环境下,服务功能匹配效果决定着网格服务质量,在分析了网格服务匹配方法中基于推理的匹配算法和相似度匹配方法中基于距离的匹配算法后,对这两种算法的精确度、复杂度和匹配效率进行了分析和比较.结合这两种算法,提出了服务功能匹配改进算法,该算法通过采用细化匹配粒度,引入深度因素等方法,增加了匹配精确度.通过实验模拟,查准率和查全率上表明该改进算法具有一定优越性.     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。