直升机工作特性建模与飞行性能仿真

以涡轮轴发动机工作特性建模为中心,对某系列直升机飞行性能进行仿真研究,力争实现对直升机实施"基于状态的维修"。讨论了直升机飞行性能和涡轮轴发动机特性的表述方法,建立了涡轮轴发动机的数学模型,并讨论了其解法与应用。基于发动机台架性能仿真程序对该模型进行简化,得到涡轮轴发动机工作过程的热力学模型。对发动机性能进行计算完成飞行性能仿真,应用结果表明该方法是可信、高效的。     

基于元模型的军事信息系统体系结构建模方法

为了实现不同体系结构框架方法论及体系结构工具下所开发体系结构的可理解、可比较、可交换,促进体系结构数据的共享和重用,提出了基于元模型的军事信息系统体系结构建模方法;以模型驱动体系结构(MDA)思想为基础,研究了体系结构元模型到支持体系结构建模语言的转换方法;设计了元模型规范下的体系结构建模的实现方法;以作战规则模型(OV - 6a)的IDEF0建模为例分析了转换方法所涉及核心规则的具体实现,说明了该方法的可行性和有效性.     

装备主动式保障系统需求建模及应用

针对装备主动式保障系统建设中存在的需求把握不准、难以全面的问题,引入对象建模技术,建立装备主动式保障系统的对象模型、动态模型和功能模型,从保障系统组元间相互关系、组元间动态时序关系及功能实现3个角度描述了保障系统需求情况。基于需求建模结果,给出了装备主动式保障系统各功能子系统的信息流程,为后续装备主动式保障系统实现奠定了基础。     

基于实体的指挥控制仿真建模

指挥控制是军队遂行军事任务的关键环节,对指挥控制过程进行建模并采用仿真的方法对其效能进行评估,进而考察指挥控制系统的典型效能指标是否符合预期的需求,具有重要的理论和应用意义。采用基于实体的仿真建模方法,提出指挥控制过程的实体仿真建模框架,以信息流为重点,从信息获取、信息融合、信息共享、自身任务规划、作战筹划、部队掌控、任务执行和信息输出等八个方面对其进行建模,实现了对指挥控制过程的描述,有效支撑了指挥控制系统仿真效能评估。     

基于视频的运动目标检测算法的比较与分析

帧差法和背景差分法是目前常用的基于视频的运动目标检测方法。首先从帧差法和背景差分法中选取了几种具有代表性的算法;然后针对典型场景条件对这些方法进行了实验测试,并利用实验结果对算法进行了定性和定量的比较和分析。实验结果表明,ViBe算法、码本模型、混合高斯模型、自适应混合高斯模型、中值滤波和自适应背景建模具有较好的检测效果,但任何一种方法都有其局限性。     

Brill流型的脉冲防暴水炮发射管内气液两相流流型

搭建了脉冲防暴水炮气液两相流动力研究的模化实验平台,对水炮发射管进行可视化研究的改装,通过高速摄影机来拍摄发射管内气液两相流气液界面运动的行为。简化了水炮的三维物理模型,应用OpenFOAM软件自带的大涡数值模拟模型(LES)对发射管内气液两相流进行流场仿真,得到了流型的演变过程。数值模拟结果显示脉冲防暴水炮发射管内气液两相动力过程的流型演变规律为:开始阶段为冲击流,但持续时间极为短暂;然后演变为环状流,持续时间较长;最后为气液掺混阶段的雾状流。数值模拟结果与实验结果吻合良好。     

舰艇编队作战指挥系统设计与仿真平台

作战指挥系统是海上舰艇编队的神经中枢。针对现代舰艇编队作战指挥系统研制过程的特点,构建了支持协同建模、动态重组、敏捷制造和增量开发等功能的支撑平台。该平台由建模工具、仿真引擎、系统管理与模型部署3个工具组成,重点对建模工具和仿真引擎进行了介绍。建模工具支持多种开发视图、多种建模方法和模型表示方法,特别适用于对复杂大系统进行多层次、多粒度的建模;仿真引擎是模型的求解环境,为模型的运行提供柔性的架构、简单的接口和高级的支撑服务,大大地简化了应用系统的实现,促进了模型的复用。最后,举例说明了如何应用该平台开发一个应用系统。     

基于多Agent的战场情报侦察仿真模型

为了开展未来信息化战场情报侦察先期概念技术演示,通过采用基于多Agent的仿真方法,把情报侦察系统的内部组元直接映射成相应的Agent,研究了基于多Agent的战场情报侦察仿真系统总体框架和仿真系统基本单元Agent的框架;并进一步研究了Agent之间的任务分解、信息交换、选择与排序、分配过程。构建的仿真模型,以Agent的表现形式获得了对战场情报侦察这一客观、复杂过程的深刻认识,从而可实现对这种动态作战环境行为的仿真。     

对陆军武器装备建设发展的思考

为全面落实我军军事战略方针和军队建设发展规划纲要,进一步确立我军的战略目标和战略任务,以及军队建设的总方向与目标,提出了陆军武器装备建设存在的主要问题和陆军武器装备建设依据、建设标准和建设目标,强调按一体化联合作战样式建设陆军武器装备,并提出了陆军武器装备建设的相应措施。     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。