基于建模仿真的飞机桶滚机动规避空空导弹效果及原因分析

基于飞机桶滚机动规避空空导弹攻击的作战背景,建立了导弹与飞机的空间交会模型。以导弹脱靶量、过载以及舵偏角速率为依据,对桶滚机动不同机动时机、周期下的规避效果以及规避原因进行了仿真分析。研究结果表明,导弹脱靶量与机动时机的关联性较弱,可随着机动周期的增大而减小。当机动周期为 2~3 s时,导弹脱靶量较大,飞机规避效果较好。飞机桶滚机动规避导弹的原因不仅在于导弹交会过程中过载的增大,而且还在于导弹交会过程中舵偏角速率的增大。     

脉冲电流辅助粉末夹层TLP连接SiC_p/Al接头微观组织和力学性能

研究脉冲电流辅助瞬间液相(Transient Liquid Phase,TLP)扩散连接技术,采用粉末中间层,利用低压高强脉冲电流通过铝基复合材料搭接面与中间层,从而实现对SiC_p/2024Al复合材料板材的TLP扩散连接。分析不同工艺参数下连接试样的微观组织和力学性能,探索脉冲电流对铝基复合材料连接的影响机理。结果表明:采用真空压强为1×10~(-3)Pa,平均电流密度115 A/mm~2,连接预紧压力为0.5 MPa,连接时间60 min条件下,连接接头形成了良好的冶金连接界面,无缺陷产生;通过对连接接头微观组织观察发现,在脉冲电流作用下,接头原位生成弥散的高强度高硬度金属间化合物增强相,有效地提高了接头的力学性能。     

复杂环境下微小飞行器惯性/激光雷达Robust-SLAM方法

针对微小型飞行器在巡检、探测和地图构建等应用中关键的自主导航技术,提出了一种基于惯性辅助的激光雷达Robust-SLAM方法用于微小型飞行器自主导航。相对于传统的激光雷达SLAM方法,该方法在SLAM框架中引入了感知环境突变检测方法,并且加强了惯性与SLAM的组合程度,有效地解决了高程方向感知环境发生突变时激光雷达SLAM定位误差大的问题。室内车库实际飞行实验结果表明,该方法能够实现微小型飞行器在三维空间中实时可靠的自主导航,具有较好的工程应用价值。     

新时期坚持人本管理创建和谐企业的思考

西方企业管理越来越突出人在现代企业中的主体地位,我国借鉴西方企业管理的经验并结合国内外形势的变化,对人本管理的研究取得了很多成果,但是随着经济全球化、信息网络化的高速度发展,改革开放以来我国企业的利益调整使得企业管理中的不和谐因素出现了很多新特点。因此,在社会经济转型的关键时期探讨如何运用人本管理思想来科学的指导现代企业发展具有重要的理论意义和深刻的现实意义。     

陕西文化产业成本控制能力分析

通过建立文化产业的成本控制能力的指标体系,运用层次分析法、比较分析法对陕西文化产业的成本控制能力进行评判,并对如何提高陕西文化产业的成本控制能力提出有效建议。     

一种陀螺量测信息辅助的快速初始对准方法

惯导初始对准的精度与对准时间是衡量惯导系统性能的重要指标,由于系统的不完全可观,导致方位失准角对准精度低、对准时间长.对惯导自对准存在的问题进行了深入研究,利用奇异值分解方法分析了常规惯导自对准的町观测度,针对常规惯导自对准方法未充分利用惯性器件信息的问题,增加等效东向陀螺输出作为观测量,并提出了一种基于陀螺量测信息的快速初始对准方法,在进行了可观测度分析的基础上,对该方法的收敛速度和收敛精度进行了理论证明.最后通过仿真验证了该方法的有效性,与常规初始对准方法相比,该方法在不增加其他设备的基础上可有效提高对准精度并缩短对准时间,具有重要的应用参考价值.     

高职院校贫困生现状分析与对策研究

为进一步分析、了解高职院校贫困学生的基本状况，寻求更有效的、更有针对性的贫困学生资助办法，以福建卫生职业技术学院为例，建立并完善贫困学生档案数据库，发放学生评价体系和资助体系调查问卷，综合了解、分析贫困学生的基本现状并提出相应对策。     

合作环境下基于惯性/里程计/Lidar融合的UGV导航方法

近年来，无人车在巡检、探测等方面的应用愈发广泛,且应用环境愈发复杂。在这些应用中，无人车必须对自身的位姿进行准确估计，以确保作业安全、高效完成。其中，可在复杂环境下适用的自主导航能力是核心关键技术。提出了一种基于惯性/里程计/激光雷达的地面无人车导航方法，区别于传统的激光雷达SLAM方法，该方法根据已知的几何结构特征进行定位，避免了因有效点数量稀少而导致的匹配误差。同时对惯性/里程计/激光雷达的融合算法进行了研究，提高了自主导航系统的鲁棒性和准确性。最后，在Gazebo中搭建了相应的仿真环境，并进行了算法验证。仿真结果表明，该方法能够实现无人车在巡检过程中实时可靠的自主导航，具有较好的工程应用价值。     

基于代价敏感剪枝卷积神经网络的弹道目标识别

为降低弹道目标整体误识别代价，提出了基于代价敏感剪枝（CSP）一维卷积神经网络（1D-CNN）的弹道目标高分辨距离像识别方法。首先，基于彩票假设提出了同时以降低模型复杂度和误识别代价为目标的统一框架；然后，在此基础上，提出了基于人工蜂群算法的网络结构无梯度优化方法，以网络结构搜索的方式自动地寻找1D-CNN的代价敏感子网络，即代价敏感剪枝；最后，为了使代价敏感子网络在微调过程中仍以最小化误识别代价为目标，提出了一种代价敏感交叉熵（CSCE）损失函数对训练进行优化，使代价敏感子网络侧重对误识别代价较高的类别正确分类来进一步降低整体误识别代价。实验结果表明:结合CSP和CSCE损失函数的1D-CNN能在保持较高的识别正确率的前提下，相比传统的1D-CNN具有更低的整体误识别代价，且降低了50%以上的计算复杂度。      

基于有色噪声自回归建模的惯性/卫星交互多模型滤波导航算法

针对卫星量测噪声为有色噪声导致惯性/卫星组合导航系统滤波精度降低的问题,提出了一种基于有色噪声自回归建模的自适应交互多模型滤波算法。建立了有色噪声自回归模型,通过量测残差序列获取拟合模型系数,从而对称扩展得到系数模型集;并构建了交互多模型滤波框架,实现不同模型滤波器之间的数据融合。仿真结果表明,相比于传统卡尔曼滤波算法,该方法能有效改善有色噪声对滤波带来的影响并提高组合导航系统定位精度,具有较好的工程应用参考价值。