脉冲激励下船舶结构谐振响应预报及其模态阻尼参数识别

从模态识别基本原理出发,对脉冲激励下的时-频域响应、谐振激励下的时域响应的表达式进行推导,找到了其时-频域下的幅值关系,认为一定条件下谐振响应中伴随自由振动成分短时间内难以衰减,指出谐振激励力幅值与脉冲力幅值相等时,脉冲响应频谱对应频率下的幅频与谐振下的强迫振动幅值相等。在建立响应等价关系的基础上,推导了仅通过脉冲响应频谱上有限个谱线信息所确定的某阶模态阻尼比的计算公式。利用船体梁模型验证了响应预报及阻尼比估算的准确性。完成了2块不同材料典型船体板单元模型的前8阶模态阻尼比测试,通过数值计算结合试验响应频谱验证了方法的快速性、可靠性。     

正弦波调制的光纤环本征频率测量方法

为了弥补传统光纤环本征频率测量方法中方波调制存在死区的缺陷,提出正弦波调制的本征频率测量方法。对正弦波调制下的光纤陀螺输出信号进行分析,得到二次谐波幅度与调制频率间的二次函数关系,通过计算抛物线顶点即可求得本征频率。依据该原理对已有的光纤陀螺进行升级改造,研制了一套本征频率测量系统。试验结果表明:该方法可达到1×10-5的测量精度,是一种成本低、精度高的光纤环本征频率测量方法。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

基于引导员负荷的指挥引导容量评估

针对目前传统指挥引导容量评估不准确的问题,通过对空战指挥引导容量与引导员负荷的综合分析,提出了基于引导员负荷的指挥引导容量评估方法。基于引导员负荷重新定义了指挥引导容量,给出了引导员负荷的确定方法,并建立了指挥引导容量评估模型。最后对某指挥机构进行实例评估,评估结果表明所提出的指挥引导容量评估方法将评估误差控制在1批之内。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

面向工业物流服务的智能车及循迹算法的研究

将工业物流服务的智能循迹小车作为研究对象,并结合循迹算法原理,采用混合遗传算法,设计了智能循迹小车。经测试验证,小车能准确接收配送任务,按需求将物件运送到指定工位并语音播报提示,在行驶过程中能够自动避障,并在执行任务过程中能够将输运信息上传至上位机进行实时数据处理。最后,搭建了工业物流模拟服务平台,实现了对运送全程的追踪记录,进而提高工业生产自动化的程度,降低制造企业的生产成本,促进企业信息化建设。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。     

电子战飞机远距支援干扰阵位配置建模与仿真

针对电子战飞机远距支援干扰新体制雷达阵位配置问题进行研究。首先是对电子战飞机干扰效能量化分析,从俯仰和方位两个方面对干扰覆盖范围进行建模仿真。基于干扰统一方程,建立干扰阵位配置优化模型,包括阵位配置区域和阵位配置高度模型,并给出了干扰阵位配置参数的具体计算方法。最后,通过仿真实例验证模型的有效性,结果表明该模型对于电子战飞机阵位配置有一定的指导意义。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

Rényi信息增量和协方差联合控制的多传感器管理算法

针对目标跟踪中雷达组网场景下多传感器管理问题,结合Rényi信息增量和协方差两种算法各自特性,利用并行处理的思想提出了一种基于Rényi信息增量和协方差联合控制的传感器管理算法。在具体仿真设计环节,分为传感器跟踪能力大于目标数和传感器跟踪能力小于目标数两种场景。仿真结果表明该算法在单目标匀速、多目标匀加速等多数场景下能够对目标进行有效跟踪,同时降低了传感器的切换频率,具有更好的实时性。