论Ada对DOD国防系统软件开发标准的适应性

Ada语言与DOD-STD-2167A是美国国防部(DOD)在软件方面最重要的两个标准,对它们之间的一致性与适应性进行研究是很有必要也很有意义的。这项研究的关键是研究Ada程序结构与DOD-STD-2167A静态结构的适应性。为此,本文首先详细分析了DOD-STD-2167A的静态结构,然后研究了Ada程序结构对这种静态结构的对应问题,指出了对应中存在的问题,在此基础上引入了库单元的概念。本文最后讨论了与DOD-STD-2167A相适应的Ada软件开发策略。     

垂直发射战术导弹中捷联系统的工程设计问题

本文对捷联系统在垂直发射战术导弹中的工程应用问题作了较深入的探讨。这些问题包括如何使用弹体姿态信息,如何判别计算误差,采用怎样的初始对准方法以及如何描述动态特性等。     

面向对象开发方法的单元测试研究

简要介绍了面向对象开发方法的单元测试面临的特殊性问题并进行分析，探讨了面向对象单元测试采取的策略和测试用例的设计方法，最后对面向对象单元测试的充分性问题进行了讨论。     

分布式计算机技术在飞机非标测控设备中的应用和实现

在研究、分析和总结分布式计算机技术与系统实现的基础上，以苏-27战斗机火控雷达天线部件性能测控系统研制过程为例，详细论述了分布式计算机测控系统的实现模式，介绍了一种先进合理的非标测控设备设计解决方案和快捷、低成本的系统实用集成方案。     

EDU──766显示组件的会聚电路分析

本文以通用彩色监示器会聚原理为基础，对ＥＦＩＳ──７００系统显示器ＥＤＵ──７６６中的会聚电路（Ａ３卡）进行了详细地分析，并给出实际电路。     

基于多GPU的大型线性和非线性方程组的求解(英文)

在处理工程问题时,常常需要对线性或非线性方程组进行求解。对于实际应用中经常遇到的大型方程组进行求解则需要相当长的时间。使用图形处理器(GPU)代替传统的CPU,将多块GPU通过操作系统进行协调,并将PBi-CGstab方法和Inexact Newton方法进行适合多GPU并行的改造以此作为多GPU求解器的核心算法,加速求解大型线性和非线性方程组。本文的多GPU求解器在成倍扩展了单GPU求解器允许的计算规模的同时取得了令人满意的加速比。     

点阵单元类型和排布角度对传热特性的影响

基于瞬态液晶测试技术和数值仿真,在相同孔隙率条件下,研究了桁架型点阵结构的单元类型和排布角度对矩形通道壁面对流传热特性的影响.结果表明:点阵单元类型对壁面传热性能有决定性的影响,其中交叉排布的体心立方(body centered cubic-0,BCC-0)和Kagome-0点阵归因于出色的传热强化效果,雷诺数在5 7...     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

水下巡检蛇形机器人移动单元结构设计及计算

随着经济蓬勃发展,水生农作物市场的需求量不断增长,水域水质检测行业显得日益重要,但人工水质水域检测效率低下,为此设计一套可以搭载检测传感器的水质检测蛇形机器人,以提高检测效率、降低检测成本、减轻人工劳动力度。为适应水下环境,该机器人具备小巧、灵活、机动性能好、转弯灵活、对复杂水域适应能力强、可检测不同深度水质的特点,在此针对机器人的移动单元结构设计及强度校核等问题进行分析,可为以后解决此类问题提供一种验证手段。     

低轨卫星缺失时序数据的模式识别方法

在航天应用中，低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果，降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型，可有效处理缺失时序数据，并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法，MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练，对传统门控循环单元结构进行了改进，增加了两个新变量：掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入，衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性，还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明，MR-GRU模型准确率优于传统模型。