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211.
作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。 相似文献
212.
通过在钝头体头部施加人工扰动块可以得到确定的大攻角下的非对称背涡结构。为了研究扰动块形状对非对称背涡结构的影响,本文在攻角50°、雷诺数Re D =1.54×105的条件下,利用数值模拟对周向角90°、子午角10°的扰动位置的半球形、D型及方形3种扰动块形状分别进行了研究。研究发现在同一扰动位置,半球形扰动主控下的背涡结构为右涡型,而D型扰动和方形扰动主控下的背涡结构呈现左涡型,且方形扰动主控下的背涡结构的非对称性弱于其他2种扰动主控的非对称背涡。通过分析发现扰动块所引起的微流动直接影响钝头体非对称背涡结构。因此为了更精准地通过施加人工扰动得到确定的非对称背涡结构,应尽量选择形状简单、表面平滑过渡的扰动块形状。 相似文献
213.
整数规划在航空公司机型分配中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
黄邦菊 《中国民航飞行学院学报》2004,15(2):24-25
针对航线的市场需求状况,以成本最小为目标函数,运用整数规划,提出了一种机型分配的方法,为航空公司在实际运营中分配机型提供了理论指导。 相似文献
214.
基于PSF相关的星点定位算法 《空间控制技术与应用》2015,41(6):1
为提高非高斯分布星点定位的精度,提出了一种新的PSFC (point spread function correlation)星点定位算法,具有很好的抗噪性能和精度水平,易于工程实现.该算法利用互相关中的定义,通过确定系统所测定的PSF与星像灰度值之间的最大相似度来定位星点位置,PSF的测定是在作互相关计算之前全视场范围内可按照整像素和亚像素两种方式完成的.仿真实验结果表明:在带有噪声的星像图条件下,本文PSF相关法的定位精度最高可达到0.034像素,比质心法的精度提高1个数量级,比曲面拟合法的精度提高约20%. 相似文献
215.
全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法... 相似文献
216.
护理机器人结构复杂、耦合度高且机械臂不满足PIEPER准则,标准遗传算法难以精准地对其逆运动学进行求解,以至于机器人手臂末端位姿误差较大。针对标准遗传算法求解过程中早熟和局部搜索能力差的问题,采用等分区间替代随机命令产生的初始种群个体,划分5个小区间以提高种群个体的分散程度和搜索效率;在适应度函数中引入可变权因子,将位置误差的变化值作为可变权因子的变量,进化过程中可变权因子在0.5~1.0之间变化,且实时有效分配位置和姿态误差权重,确保解的收敛。通过仿真和实验验证,结果表明:改进后的遗传算法能够大幅提升收敛精度和速度,并且可以同时实现对位置和姿态的精确控制,极大地减小了机器人手臂的位姿误差。 相似文献
217.
针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测数据存在随机时延问题,提出一种能够处理多步随机延迟量测的修正似然容积卡尔曼滤波(ML-CKF)算法。用多个伯努利随机变量对量测模型进行修正以描述随机延迟;通过边缘化延迟变量来计算滤波的似然函数以从延迟量测中提取准确的信息;采用三阶球面-径向容积准则计算高斯加权积分以解决系统的非线性。滤波中的加权因子根据接收量测的特性进行调整,因此,所提修正似然滤波具有自适应卡尔曼滤波属性。利用罗德里格斯参数表示姿态误差,设计了基于修正似然容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器。仿真结果表明:所提算法可以准确地估计出长机和僚机之间的相对位置、速度和姿态,且估计精度高于容积卡尔曼滤波和传统随机时延滤波。 相似文献
218.
本文所讨论的B-SURF三维CAD系铣包括3-D几何设计与外形数值计算、3-D图形变换及处理、数控绘图与数控加工自动编程等部分,能实现CAD/CAM方面的十个功能。该系统以造型能力较强的重节点非均匀B样条方法为基础,并把重节点的信息应用到后置处理中去,以充分体现出该方法的优越性。系统具有一定的通用性,可用于无人机、轻小型飞机、汽车及其它具有复杂外形产品的几何设计与制造。 相似文献
219.
220.
近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献