基于目标结构特征像的SVM目标识别方法

针对支持向量(SVM)对目标高分辨一维距离像(HRRP)识别率和稳定性不高的问题,研究将目标分解理论推广应用于对目标极化散射矩阵的分解,求得了目标结构特征像.在分析研究SVM的训练和测试方法的基础上,采用SVM通过结构特征像对两实验目标进行分类识别,结果表明,基于目标结构特征像的SVM目标识别方法能够提高目标正确识别率,且其稳定性较好.该方法是一种有效的目标识别方法.     

势流理论的一种数值方法在空泡形态中的应用

基于势流理论的假设,采取常规边界元法对具有自由面的定常平板和轴对称空泡流动数值方法进行了研究,运用Riabourichinsky镜像空化模型,建立了一种空泡自由面求解的优化迭代方法,以自由流线长度为参数求解模拟了定常无重工况下流经二维平板和轴对称圆盘的空化流动.数值计算结果与解析解的相对误差不超过3%,证实了轴对称体空泡外形的近似回转椭球体假说在空化器附近是不成立的.计算结果与同类文献数据的对比显示了边界元法进行空化流场计算具有着显著的优越性,所采用的迭代方法精度高、收敛速度快,所得结论对深入了解空化特性具有参考价值.     

火灾物证鉴定标准研究中的几个关键问题

在研究火灾物证鉴定标准概念、分类、制定原则的基础上,系统阐述了以管理标准、技术标准、服务标准为核心内容的我国火灾物证鉴定标准体系。     

烧损度比较法在火灾原因重新认定中的应用

通过在一起火灾原因重新认定的现场勘验中充分应用比较法,对不同位置的同类物品、同类物品不同的变色、炭化痕迹进行烧损度的比较,从火场中准确查找出火灾蔓延方向,印证了证人证言,同时也为火灾原因提供了痕迹支持,最后通过模拟实验验证了认定结论的准确性。     

基于边界扫描技术的板级测试性优化设计

介绍了边界扫描技术的基本原理,论述了板级电路测试性设计的思想,提出一种基于二进制粒子群算法的板级电路测试性设计最小化优化方法。实验结果表明,该算法在优化效果、运算时间上均获得了较好的结果。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题,提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架,对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究,并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例,可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

高超声速尖双锥流动高精度数值模拟

以25°/55°尖双锥外形的高超声速低焓层流流动模拟为例,对高阶加权紧致非线性格式模拟激波/边界层干扰流动的能力进行验证和确认。空间离散采用二阶MUSCL和三阶、五阶加权紧致非线性格式,时间离散采用二阶精度双时间步方法,通量函数采用混合Roe-Rusanov,AUSMPW+,Van Leer等,对比了不同精度空间离散格式对时间、网格收敛特性和通量函数耗散特性的影响。数值模拟结果表明采用高精度空间离散格式能在较疏的网格上获得收敛解,并能消除结果对通量函数的敏感性,但收敛需要推进更久的计算时间。数值模拟结果与实验测量结果吻合良好,满足工程精度要求。     

对海目标识别中舰载预警直升机引导舰载无人机的方法及阵位配置

针对水面舰艇编队对海攻击时的目标识别需求,提出了舰载预警直升机引导舰载无人机实施对海目标识别的协同样式。从引导识别的基本过程入手,建立了舰载无人机占领预定识别阵位的运动要素计算模型;基于以最短时间到达预定识别阵位的要求,建立了舰载无人机目标识别时,相对舰载预警直升机阵位配置的拟合模型,并针对舰载无人机识别时的反应时间和识别距离,建立了舰载无人机阵位配置的修正模型,为水面舰艇编队对海攻击中的目标识别提供了新手段。     

装备采办风险管理风险源分析

装备采办各个阶段都存在着不确定的因素,为加强风险管理,重点研究了在武器装备采办过程中可能出现的13个风险区域,并对各个风险区域可能出现的风险源进行了较为详细的分析。同时详细研究了辨识风险的4种方法,即基于工作分解结构的风险辨识方法、基于项目评审的风险辨识方法、基于费用分析的风险辨识方法和基于试验与评价的风险辨识方法。     

不同边界条件下水下爆炸气泡的数值模拟

采用有限元程序MSC.Dytran对不同边界条件下水下爆炸气泡的脉动过程进行了数值模拟。对数值模拟中的一些重要问题,如炸药药包的建模、网格密度、状态方程和静压力场的设定等问题进行了探讨。对无限水域中的水下爆炸气泡以及自由面边界、水平刚性面边界和垂直刚性面边界三种边界条件下的水下爆炸气泡进行了数值模拟,分析了水下爆炸气泡的半径、外形变化、气泡脉动压力、流场中的速度分布,结果发现边界的存在对气泡外形的影响较大,刚性边界面会使气泡脉动压力增大较多,而自由面边界对气泡脉动压力的影响较小。将数值模拟的结果与理论模型、经验公式和试验结果进行了比较分析,结果吻合较好。