一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

H 面双填充介质金属方波导的本征模

通过求解Ｈ面双填充介质金属方波导中位函数的亥姆霍兹方程,得到系统的电磁波的本征模函数及本征值方程,其本征模为ＬＳＥ模或ＬＳＭ模,并给出了色散关系的数值解。     

发射车多轴连通式油气悬架的连通耦合效应

重载导弹发射车多使用4轴连通式双气室油气悬架,为了研究其连通耦合效应,以便对发射车设计进行参考。在2轴连通式油气悬架数学模型的基础上,基于AMESim软件分别建立2轴/4轴连通式双气室油气悬架系统的仿真模型,在几种不同信号频率与相位激励下分析了多轴连通式双气室油气悬架系统的连通耦合效应影响。结果表明:连通式油气悬架在低频激励作用下具有明显的阻尼特性。4轴连通式悬架系统与2轴连通式悬架系统相比,其外特性具备明显优势。连通式油气悬架系统受低频激励时外特性表现比较激烈,而在受高频激励时外特性表现良好,这说明系统在处于高频环境时更能衰减系统的不同步振动。     

深度多属性增强水声目标识别方法

被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%～18.2%,并且具有更好的识别稳定性。     

基于交叉定位的声纳浮标阵被动检测预处理研究

交叉定位的精度直接决定着水下目标被动方法的检测性能,而目标数量的不确定性及其位置关系的复杂性将进一步影响交叉定位的精度。针对上述问题,提出了一种基于最小交叉定位方差的距离和方位数据互联算法。首先,分析了水下目标2种典型运动特点,分别构建了水下目标运动模型;其次,研究了声纳浮标阵型和交叉定位原理对定位精度的影响,构建了声纳浮标被动检测模型;最后,采用距离和方位数据关联方法,完成了水下目标被动检测前的预处理。仿真结果表明：在多目标航迹交叉、复杂噪声环境条件下,该算法整体性能优于典型的模糊聚类法和最近邻域法。     

基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统

针对双序列跳频(Binary-Sequence Frequency Hopping,BSFH)在对偶信道被干扰的情况下会导致通信瘫痪的缺点,提出了一种基于伪随机线性调频的双序列跳频通信系统。在发送端利用线性调频信号对每一跳载波进行带内扩频,接收端将解跳后的信号作分数阶傅里叶变换,然后通过抽样判决得到发端信息。构建了相应的系统模型,推导了其在跟踪干扰和部分频带干扰下的误码率数学表达式。理论和仿真结果表明:在最坏跟踪干扰下,该系统比BSFH约有5 dB以上的性能增益;在部分频带干扰下,达到相同误码率时所需的信干比,改进方法比BSFH低约4 dB。     

波纹度故障下低压转子系统的非线性动力学研究

针对转子系统存在滚动轴承波纹度故障的问题,以某船用燃气轮机低压转子系统为研究对象,建立了轴承波纹度故障下的双跨三支承滚动轴承转子系统的动力学模型,并采用龙格库塔法对该系统的运动微分方程进行数值求解,研究了波纹度最大幅值和波纹度个数对系统的非线性动力学特性影响规律。结果表明:随着波纹度最大幅值的变化,系统逐渐进行周期四、周期二、一个混沌域和拟周期运动;当波纹度个数远小于或远大于滚动体个数时,系统进行单周期运动,当波纹度个数接近滚动体个数时,系统进行拟周期运动,特别是当波纹度个数是滚动体个数的整数倍时,系统的非线性动力学特性变得十分复杂。研究结果可以为滚动轴承的故障诊断提供一定的理论依据,降低轴承波纹度对低压转子系统非线性动力学特性的不良影响。     

原始变量守恒形式控制方程的时间准确性分析

基于压力、速度和温度的原始变量为自变量的守恒形式的控制方程可应用于定常流动问题,但是在求解非定常问题,例如某一典型激波管问题时,激波后温度出现过冲现象,即使通过细化网格、提高空间格式精度或者换用其他通量格式仍不能消除,这表明误差可能来自该方法本身。采用一维Euler方程对该方法进行数值分析。分析结果表明,数值误差来自时间项。通过构造相应的双时间步方程,虚拟时间项采用原始变量,而物理时间项采用守恒变量,并在两个相邻物理时间步内作为定常问题求解,可以收敛到相应的守恒形式,消除上述误差,得到准确的非定常数值解。     

有/无人机协同使用声纳浮标应召搜潜研究

有/无人机混编协同反潜作战可以发挥有人机和无人机的互补优势,极大提高反潜效能,是未来航空兵作战的重要方式。针对有/无人机反潜特性,分析了有/无人机使用声纳浮标协同应召搜潜过程和方式。以反潜机布设声纳浮标、无人机进行监听为前提,提出了无人机监听航路的代价函数,以此分析了无人机最优监听航路,计算结果表明监听方案的可行性,对有/无人机协同反潜作战具有一定的参考意义。