碳化钨及其混合物的冲击 Hugoniot数据计算

计算了多孔碳化钨（初始密度分别为密实碳化钨密度的９５％、８５％、７５％和６５％）在不完全压实状态和完全压实状态下的Ｐ_１－Ｖ_１曲线和Ｃｓ－Ｕ１曲线以及碳化钨／碳、碳化钨／碳化硅混合物（碳化钨含量分别为３％,５％,１０％）的Ｐ_１－Ｖ_１曲线和Ｃ_ｓ－Ｕ_１曲线。     

基于预报误差分布拟合的卫星历史机动检测方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

模拟油罐油气混合物爆炸实验与数值仿真研究

对模拟油罐内油气混合物爆炸冲击波特性进行了研究.在直径为1 m的模拟油罐中进行了油气混合物爆炸模拟实验,建立了模拟油罐油气混合物爆炸的数值仿真模型,并借助大型商业软件Fluent6.2完成了数值仿真研究.数值仿真结果与实验值较为吻合.模拟实验和数值仿真研究的结果表明:油气体积分数、罐内初始温度等决定模拟油罐油气混合物爆炸压力的大小.油罐内爆炸压力波的振荡特性对金属油罐结构来说是有害的.     

内核态与用户态混合调试代理技术研究

针对嵌入式Linux调试代理模型—Gdbserver和Kgdb,从调试代理在系统中所处的层次,进入被调试程序运行空间的方式,捕获被调试程序异常后处理的方式等几个方面进行了分析,总结出内核态与用户态调试的不同之处,建立了内核态与用户态混合调试模型,弥补了现有调试代理模型的不足。对实现内核态与用户态混合调试模型的重要组成部分进行了分析,给出了部分处理流程。     

基于改进的概率假设密度多目标跟踪算法

针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。     

多机动目标跟踪的BFG-GMPHD算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

油料洞库油气爆炸抑制数值模拟

根据受限空间油气爆炸及抑爆过程的发展规律和机理以及爆炸燃烧和抑爆的特点,建立了基于分步反应控制机理的爆炸燃烧及抑爆模型,解决了爆炸及抑爆发展过程中火焰和压力波相互耦合机制,克服了化学反应与多相流动耦合时计算和存储方面的困难,缓解了控制方程求解时的"刚性",数值仿真结果与实验吻合较好。研究显示,火焰在传播过程中,由于受到湍流和气体流动影响,形状不断发生变化,不是一直加速传播的,而是呈一定波动范围加速传播的;在狭长受限空间内,油气混合物的爆炸压力和火焰速度会大幅升高,不加以抑制将导致严重的破坏后果;在抑爆区由于抑爆剂强烈的物理、化学抑制作用以及两相间进行的能量和动量交换,充满抑爆区的抑爆剂云(雾)能很好地阻断爆炸燃烧火焰的持续传播,从而使爆炸压力失去油气持续燃烧所提供能量的补充而迅速衰减,爆炸传播迅速得到抑制。     

非高斯码元检测的马尔可夫链蒙特卡洛算法

针对实际超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,还受接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用非高斯分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种利用马尔可夫链蒙特卡洛方法的超低频信号码元盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步估计信道衰落系数和噪声模型参数,并实现对信号码元的检测。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测算法性能比较,盲检测算法性能优异,对超低频信号接收具有重要的现实意义。