基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法

鉴于风洞中测评飞行器控制性能更加真实的特点,研究了一种基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法。首先,明确评估对象,即基于风洞可评估的导弹姿态控制性能及其指标;其次,提出一种基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法,包括试验方法、数据处理方法与性能评定方法,通过试验方法可以获取到性能评估所需的原始试验数据,通过数据处理方法可将试验原始数据转换为性能评定所需的性能指标参量,通过性能评定方法可以对导弹姿态控制性能的优异进行界定。最后,以某高超声速导弹为例,基于其数学仿真模型,对该评估方法进行仿真验证,初步论证该评估方法的可行性。     

某型导弹射击模型研究和精度分析

阐明了分布式导弹发射控制系统,即以多微机结构处理导弹发射控制过程的一种控制系统,这是当代导弹武器发射控制系统所广泛采用的一种先进技术.文中讨论了典型导弹的射击原理和数学模型,通过解标准题证明了模型计算参数的精确度和可信度.     

NOVOLTEX碳／碳复合材料——固体火箭发动机喷管材料的最佳选择

本文综述了法国ＳＥＰ公司研制的最新３Ｄ碳／碳超细编复合材料－ＶＯＬＴＥＸ的杰出性能，关键工艺及后续致密化工艺。并介绍了将它应用于固体火箭发动机喷管的整体喉衬出口锥的设计，制作，性能测试实例。     

基于试验的电动舵机模型辨识

目前电动舵机模型的建立基本上是基于理论的数学推导,所建立的舵机模型与实际舵机模型存在一定的误差。针对此问题,提出一种基于试验实测数据建立舵机模型的方法,搭建自动数据采集试验平台,采用组合窗法对实测数据进行频域转换,得到舵机的频率响应函数并采用非线性最小二乘法辨识舵机模型。对辨识得到的数学仿真结果与实际舵机响应比较,在频域,整个频段内幅频特性最大绝对误差1.9 dB;在时域,仿真模型跟踪实际舵机角度的最大误差1.5°,延迟时间10 ms。结果表明,基于试验数据建立的舵机仿真模型能很好地模拟实际舵机。     

CamShift在加油锥套识别跟踪中的应用

针对插头锥套式自主空中加油过程中加油锥套的识别跟踪问题,提出了一种基于Cam Shift的视觉识别跟踪算法。选取加油锥套跟踪视觉特征,将RGB空间图像转换到HSV色彩空间,并采用自适应阈值算法分割图像。运用最小二乘椭圆拟合算法解算锥套在图像中的中心点坐标;根据目标像素位置变换速度,对Mean Shift算法的目标搜索窗宽进行自适应修正;定义基于巴氏系数的阈值函数,处理锥套被遮挡的情况;将VC与Open CV相结合,设计了加油锥套视觉跟踪软件,对锥套位置进行实时解算和显示。试验结果表明,该算法可达到毫米级精度,满足自主空中加油视觉导航的技术要求。     

日本空对舰导弹XASM-1

日本防卫厅技术研究本部从一九七三年开始研制的空对舰导掸 XASM—1,目前正在航空自卫队进行实验,该导弹预计在一九八○年达到实用状态并装备部队。这种导弹具有先进的空对舰导弹良好性能,并有改成地—舰(或舰—舰)导弹的潜力,这     

DMAIC模型在LCD显示器维修质量管理中的应用研究

通过将DMAIC模型管理方法应用于LCD显示器的维修质量管理,研究科学先进的管理方法在现实工作中的可行性和实施方法,从而提升部件维修整体的质量,为企业创造利益。     

一种多极化天线的设计

为了增强信道容量和提高极化信息利用能力，文章设计了一种多极化天线。首先，基于口径耦合馈电技术，优化设计了一种改进的H形线极化缝隙耦合天线；其次，在馈电层设计了单馈线和3dB分支线耦合器作为多极化天线的馈电电路；最后，通过不断优化设计，构建了多层缝隙耦合多极化天线，天线的线极化激励端口采用单馈线形式，左旋/右旋圆极化特性由3dB分支线耦合器来实现。对设计的多极化天线进行了制作和测试，测试结果表明，整个多极化天线的阻抗带宽为12.8%，线极化与圆极化端口之间的隔离度大于15.8dB，圆极化端口之间的隔离度在大部分频段内大于15dB，匹配和辐射特性良好。天线具备线极化、左旋圆极化和右旋圆极化3个极化特征，在雷达和通信领域具有一定的应用前景。     

Intranet信息安全若干问题及应对措施

随着 Intranet 的广泛应用,内部网的信息安全问题越来越引起人们的重视。文中在分析 Intranet 普遍存在的信息安全问题的同时,提山了保障 Intranet 信息安全的相应措施。     

基于双时相遥感影像差异信息的深度学习滑坡检测

目前利用高分辨率卫星影像进行滑坡等地质灾害识别逐渐成为研究热点,滑坡目视解译依赖于解译人员的经验,耗时费力且提取精度低,而传统的滑坡自动识别方法易将滑坡和道路、裸地、建筑等多种具有相似光谱信息的地物混淆。针对以上问题,文章使用一种双时相高分辨率卫星影像差异信息的深度学习滑坡检测算法,获取时序影像各个波段和归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的差异影像作为深度学习的输入特征。为充分挖掘滑坡前后影像多种信息差异特征,采用了U-net网络模型耦合空洞空间金字塔池化和嵌入注意力机制模块相结合进行滑坡特征提取的方法,该方法增强了滑坡边界信息的保存,能够有效地提取滑坡边界信息和发生剧烈变化的区域。利用上述方法对恩施市和九寨沟进行了滑坡检测,实验结果显示,所取得的综合评价指标值（F1-Score）分别为88.4%和90.53%,误差较小、精度较高。表明该方法能够准确检测出高分卫星数据的滑坡边界,且能保持滑坡的完整性。