Vivaldi天线模式项散射特性仿真分析

为了求解 Vivaldi天线的模式项散射特性,采用了 CST-MATLAB联合仿真的方法。首先,通过 CST求得天线的电场强度分布;然后,通过后处理导入到 MATLAB中进行求解,得到天线的模式项散射特性。仿真结果表明,模式项散射与天线方向图形状一致,符合模式项散射的物理意义。     

航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展

航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩 展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测不仅效率低下,而 且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤,从叶片失效形式出发,综述了发动机叶片 在停放和运行2种状态下的损伤机理,并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视 觉的检测技术,分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战,认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片 表面损伤检测系统研究的重点方向。     

微型空射诱饵任务载荷系统设计与工作状态分析

微型空射诱饵(MALD)是美军研发的一款以信号增强系统、有源雷达干扰机为载荷的由载机发射的诱饵弹。MALD经过20多年的发展，现已成为一款集侦察、欺骗、压制和打击于一体的射频综合诱饵，战场“踹门”作用十分强大。鉴于目前国内对该类型武器的研发尚处起步阶段，美对其载荷相关信息披露甚少，所以本文从MALD的功能出发，对MALD任务载荷系统组成进行分析，在给定的任务背景下，利用雷达对抗理论对其工作状态作初步分析，仿真结果可为MALD战场运用提供理论支撑。     

智能化舰船要害检测、轨迹预测与位姿估计算法

准确检测与打击舰船要害部位可有效提升反舰导弹毁伤效能。针对舰船要害部位检测精度低、导引误差解算精度不足等问题，提出基于深度学习的舰船要害关键点检测、轨迹预测与导引头位姿估计算法。融合深层语义信息与浅层定位信息，采用SoftPool池化保留细粒度特征，提升多角度多尺度舰船要害部位检测精度；将关键点检测结果与舰船空间结构建立映射，解算导引头三维位姿；引入长短期记忆网络挖掘要害打击点时空特征，实现多尺度舰船要害动态轨迹预测。实验结果表明：所提算法对舰船要害部位检测与轨迹预测精度高，导引头位姿估计结果较准确，满足自主突防视角反舰导弹对复杂海战场的态势感知需求。