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针对传统的飞行器设计与体系(SOS)设计相互独立造成的飞行器实际作战效能不足的问题,对同时考虑飞行器与体系耦合设计的飞行器体系优化设计问题展开研究。首先,根据体系工程(SOSE)原理给出了耦合飞行器设计与体系结构设计的飞行器体系优化设计问题的基本概念与通用数学定义;其次,基于多层体系架构,构建了飞行器体系设计优化模型,提出了包含问题定义、体系架构建模、学科建模、优化求解4个步骤的通用建模求解流程;最后,以巡飞/精确打击武器协同作战为例,构建了面向任务成本最低、时间最短的协同作战体系最优化问题并对其进行优化求解。与先设计飞行器后设计体系结构的解耦设计结果对比表明,解耦优化设计忽略了体系结构与飞行器的强耦合特征,无法最优化体系效能;耦合优化设计能够获得体系效能最大化的飞行器设计方案。 相似文献
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面对日益严峻的雾霾天气对民航业的影响,在雾霾天气下的机场场面监视方面,文章提出了一种基于MRF模型的去雾霾算法,并利用CNC去雾霾效果评价体系与Retinex、He等传统去雾霾算法的去雾效果进行了对比,可以看出,MRF模型去雾霾算法对场面监视的雾霾图像具有较好的效果性和鲁棒性。 相似文献
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随着当前星敏感器视场(FOV)的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。 相似文献
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动态保障结构下多级多层备件配置优化建模 总被引:1,自引:0,他引:1
针对作战编队执行长时间、远距离任务期间,编队后方保障站点变更的情况,结合部队维修保障的特点,基于可修复备件多级管理(METRIC)理论,通过计算编队剩余备件分布规律,建立了动态保障体系结构下基于时变可用度的三级两层备件保障模型。以备件储存空间为约束,可用度为目标,建立了分阶段边际优化模型。列举实例,采用分阶段边际算法对备件方案进行优化,对比分析了动态保障结构下和固定保障结构下装备可用度随时间的变化,并采用蒙特卡罗仿真方法对案例进行实验验证。案例结果表明:采取多个后方站点的保障方式能有效提高装备可用度;案例仿真实验结果与解析结果误差在4%以内。模型可为保障决策者制定备件方案提供辅助决策工具。 相似文献
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