一种基于模糊连接度的区域生长毁伤特征提取算法

针对传统的区域生长算法在提取军事目标毁伤时,不能较好地处理毁伤区域与背景之间的模糊性,生长结果对种子点的选取敏感等问题,提出了一种基于模糊连接度的区域生长算法。算法以模糊连接度作为生长点与种子点相似度的度量,有效地保持了像素之间的模糊性,按照模糊连接度由强至弱的顺序生长,使得生长的结果对种子点的选取不敏感;采用灰度波动控制和USAN面积相结合的方式作为生长准则,在适应目标区域灰度变化的同时得到了较好的边缘定位效果。实验结果证明了算法的有效性。     

双站协同侦察雷达信号分选新方法

针对复杂信号环境下雷达对抗情报侦察面临的信号分选问题,提出一种基于双站协同侦察的雷达信号分选新方法。根据不同位置雷达的脉冲信号到达两个侦察接收站的时间差不同进行信号分选。在满足误差的要求下,求解该方法的分选模糊区域,分析分选性能。调整布站,优化分选性能,提高分选准确性。理论分析和计算机仿真表明,该方法可以较好地解决制约雷达对抗情报获取中的信号分选瓶颈难题。     

基于模糊AHP的武警分队处突效能评估

当前国内局势不太稳定,武警部队作为处置突发事件的主要力量,必须随时做好战备工作。通过分析影响武警分队处突效能的主要因素,建立了武警分队处突效能评估指标体系,给出评估模型。利用层次分析法AHP(The Analytic Hierarchy Process)确定各指标的权重,应用专家打分法确定单因素评判矩阵,最后运用模糊综合评判模型对某武警分队处突效能进行评估。评估结果与处突分队现实表现能力相一致。该方法不仅可以为首长机关在处突时提供决策支持,而且还可以根据评估结果对该分队的短板进行针对性训练,提高战斗力。     

要地防空敌袭主攻方向判断方法研究

主要对要地防空时多个可能的敌空袭兵器来袭方向进行了分析,并确定每个来袭方向的综合评价指标。应用模糊层次分析法建立多层次的评价指标体系,确立被评事物对各等级模糊子集的隶属度。应用灰色关联理论消除各个因素之间的量纲和数量级差异,将综合运算得到的量值进行排序比较,以供指挥员进行战场情况判断。     

新型防空警戒雷达训练

在防空兵警戒雷达专业传统训练方法的基础上,结合新型警戒雷达技术体制特点,对新型警戒雷达训练进行的一系列探索,对于防空部队作战能力的提升起到了重要的推动作用。     

非线性支撑下悬臂输流管道的Hopf分叉特性

研究了外激励作用下非线性支撑悬臂输流管道系统的Hopf分叉特性,建立了外激励作用下非线性支撑悬臂输流管道系统的动力学方程,并采用Galerkin方法离散动力学方程,由增量谐波平衡(IHB)法推导了方程的近似解析解,由Floquet理论判定了解的稳定性,同时给出了系统的Hopf分叉点。利用数值算法和IHB法研究了支撑位置、支撑结构刚度和阻尼对系统Hopf分叉特性的影响规律。研究表明:系统的幅频特性在Hopf分叉前后发生了改变,响应频率由外激励频率变为系统的自激振动频率,且系统Hopf分叉后,幅值显著增大。该研究结果可为悬臂管道的振动控制提供理论基础。     

基于应变路径法的压入管桩单桩挤土位移

基于应变路径法和球孔扩张理论,结合真实源与虚拟源、真实源与虚拟汇的相互作用,在假定土体变形为小应变的前提下,将压入实心桩单桩挤土位移的求解方法应用于压入管桩,通过求解真实源与虚拟汇共同作用下产生的竖向挤土位移,并修正地表面处的附加剪应力,得到压入管桩单桩竖向挤土位移的解析解;通过求解真实源与虚拟源共同作用下产生的水平挤土位移,并修正地表面处的附加正应力,得到压入管桩单桩水平挤土位移的解析解。由挤土位移的解析解可知,桩长、管桩内外径和土塞高度最大值的变化都会对压入管桩挤土位移产生影响。     

物理化学方法在线清洗船舶柴油机涡轮增压器

针对船舶柴油机涡轮增压器积碳严重、维修保养困难的问题,提出了新研涡轮增压器清洗装置和清洗剂,综合运用物理化学方法对涡轮增压器进行在线清洗的新技术。台架试验表明:运用该技术可有效清除涡轮增压器压气机、废气涡轮内部的积碳;清洗后曲轴箱和齿轮箱内的真空度大幅降低,涡轮增压器性能恢复,内燃机功率提高;配套专用清洗剂对接触部位材料无腐蚀,适应性好,安全可靠;清洗过程中柴油机运转平稳、正常。     

三维均匀化理论预测多孔混凝土等效弹性模量

应用多尺度渐进展开的均匀化理论,推导三维均匀化理论的有限元解法,求解复合材料等效弹性系数。假设多孔混凝土由光滑均匀一致的球孔与水泥石基质组成,提出改进的随机投放方法,生成三维均匀化理论求解的随机单胞模型。以聚苯乙烯泡沫(EPS)混凝土为数值算例,生成6组不同体积分数的EPS混凝土随机单胞模型,通过三维均匀化理论的有限元法计算得到其等效弹性模量。计算结果表明:随机单胞模型能反映细观的非均质性,三维均匀化理论的有限元法计算得到的等效弹性模量变化趋势比较符合Miled的试验结果。     

基于AHP-PCR5的多传感器目标识别

目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。