某型火箭弹引信惯性保险机构可靠性改进设计

针对某型火箭弹引信在靶场试验过程中出现的瞎火现象,对其惯性保险机构进行了改进设计,并通过激活击针簧抗力分析和钟表机构走动时间变化分析对惯性保险机构的作用可靠性及安全性进行了验证。实践证明,该方法在大大提高作用可靠性的基础上降低了工艺难度,具有良好的军事经济效益。     

太空目标监视装备作战试验设计研究

按照现行装备试验鉴定体制的要求,装备作战试验是新研太空目标监视装备在正式交付使用单位前必须完成的一类试验。太空目标监视装备具有精密昂贵、价值高、单台套、集成度和复杂度高等特点,开展作战试验与普通的侦察探测装备和常规兵器区别较大。本文介绍了太空目标监视装备作战试验的对象与要求,分解了太空目标搜索发现、监视管理、目标识别、信息共享等实战能力和实战能力的生成与保持要求,构建了作战试验评估指标体系,并依据太空目标监视任务剖面和环境剖面设计了作战试验项目,基于作战试验指标考核评估确定了评估数据采集需求,紧贴太空目标监视装备实际使用面临的环境条件构设了逼真的作战试验环境条件。这些研究可为太空目标监视装备作战试验实践提供支持。     

Multi-scale traffic vehicle detection based on faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment

It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance.     

箱式包装对仓库保障能力的影响性研究

评价仓库保障能力的指标主要有仓库储存能力,仓库的收发能力等。传统的评价方法只是以仓库空间利用率、叉车完好率等指标作为评价的依据,而忽略了包装对这些指标的影响性。以包装箱容积利用率和包装质心分布等因素对仓库保障能力的影响为出发点,分析了箱式包装对仓库保障能力的影响性。     

几何内蕴量对拉伸模具工作面力学性能的影响

曲率、度规不变量、凸凹性等几何内蕴量的不均匀分布直接影响模具的力学性能。本文研究了曲率与变形能、曲率与摩擦耗损功、度规不变量与热辐射、凸凹分布与辐射热通量等几何内蕴量与力学量之间的关系。结果表明:复杂曲面表面高斯曲率的不连续分布将导致表面的变形能、摩擦耗损功出现相应的不连续分布;型面上沿拉伸方向截面线的法曲率越小,摩擦耗损功越大;型面上的热通量会随着拐点数量的增加而增加。这些结果为模具表面优化设计提供了新的理论依据。     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

型号项目工期风险管理决策模型与自适应遗传算法

针对型号项目的过程特点,建立了型号项目工期风险的管理决策模型。模型考虑了型号项目中活动重叠、活动迭代、活动执行时间的不确定性和可更新资源总量等重要的工期风险影响因素。从模型的特点出发,给出了问题求解的基于自适应遗传算法的仿真优化方法。算例显示,该算法能较好地求解本文的工期风险管理决策问题。     

超声速静风洞设计和流场校侧

论述了静风洞概念并设计和建立了一座小型静风洞SQWT-120。SQWT-120的设计马赫数为4.0,喷管出口直径为120mm,Re=0.46~1.78×107,运行时间为6~60s。测量结果表明,喷管出口马赫数为3.8,在x从160~438mm一段轴向距离内,ΔM/-M≯±1.2%。在P0=0.4MPa,喷管出口6cm处,静压脉动值不超出0.1%,风洞工作时间15s,具备静风洞试验能力。     

基于混杂端口的VLAN设计

提出了一种基于混杂端口(hybridport)的VLAN设计方案。通过这种方式设计,在提高网络安全性的同时,避免了IP地址紧缺的问题。最后给出了基于华为交换机的混杂端口VLAN设计方案。     

伽利略导航系统若干关键技术分析

分析了目前最新的卫星导航定位系统———伽利略系统所采用的若干关键技术.从卫星轨道布置方式、信号与频率设计方法、伪卫星技术及信号服务等几个方面与GPS进行了对比研究.研究结果表明,Galileo系统具有定位精度高、兼容性好、功能全等优点,在新一代导航系统中具有重要地位.