基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法

介绍一种基于神经网络的辐射源威胁评估方法。首先引用了一种新的归一化效用函数 ,把不同类型 ,不同量纲的原始评估数值转换到〔 - 1 ,1〕区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时对于神经网络又更容易学习和训练 ;其次建立了基于神经网络的辐射源威胁评估模型 ;最后介绍了应用该方法对多个辐射源进行威胁评估的实际应用。     

超声振动体的耦合振动研究

对一些典型的大尺寸超声振动体如圆柱体、空心圆柱体、长条形六面体和大矩形六面体。本文用通用有限元软件对耦合系数的分布进行了分析，并在耦合振动频率方程的基础上研究了耦合系数与耦合振动的强度之间的关系。     

一类非线性演化方程族的可积耦合

寻求孤立于理论中的可积系统是可积系理论中的一个重要研究课题，其一般模式是现行的屠规彰格式，但寻求耦合系统的可积性问题，也仅是由马文秀博士研究的一个孤立子方程的可积耦合，对于一族孤立子方程的可积耦合目前尚未研究。本文通过构造一个新的Loop代数^～G和作一个恰当的Lax对变换，得到了一类非线性演化方程族的可积耦合。作为例子说明，本文求得了一类AKNS（4个人名字：Ablowitz Kaup,Newell Segur）族的可积耦合。     

使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。     

空袭目标威胁评估模型研究

以航路捷径、目标类型、机动特性、到达发射区近界的剩余时间，以及电子干扰为主要影响因素，结合多通道防空武器系统的特点，建立了基于层次分析法和模糊综合决策法的空袭目标威胁评估模型。用层次分析法确定各因素权重，以分段函数的形式给出权重系数。针对一给定的中程防空武器系统，用模糊统计计算各影响因素的隶属函数，并给出了模型的计算流程。仿真结果表明，所设计的模型能较准确地评估来袭目标的危险性，且具有较高的灵敏度。     

耦合多体系统动力响应计算

由于弹性体与刚体之间的动力耦合，使得耦合多体系统的特征值问题非自共轭，难以用经典的模态分析方法解决含有刚、弹耦合多体系统的动力响应问题。本文以某多体系统为例，建立了耦合多体系统的特征值和边值问题的增广公式，进而求得了用正交的增广特征矢量级数表示的系统对任意激励的响应。     

POGO蓄压器变频降幅特性分析

论述纵向耦合振动（POGO）蓄压器的变频降幅特性，指出其主要影响因素是蓄压器容积及连接管路的液阻，根据输送管路的特定频率，选择适当的蓄压器容积，使其固有频率与特定管路的压力脉动频率相一致，可以获得预期的变频降幅效果。给出了蓄压器的变频降幅试验研究结果，可为POGO蓄压器的设计，研制，使得提供参考。     

空气压强对激光推进器冲量耦合系数影响

设计并加工了激光推进器实验模型,以空气为推进工质,利用脉冲式CO2激光器,研究了空气压强对激光推进器冲量耦合系数影响。实验结果表明,空气压强对激光推进器性能有显著影响。在文中实验条件下,当空气压强大于6 kPa时,激光推进器冲量耦合系数随压强减小而减少较慢;当空气压强小于6 kPa时,激光推进器冲量耦合系数随压强减小而减少很快。     

激光击穿不同气体的激光推进实验研究

为了研究激光击穿气体工质的机理,通过测量冲量耦合系数,比较了激光在不同压强下击穿不同惰性单原子气体(氩气、氦气)的效果,试验结果表明:原子序数较大的无机气体原子可以电离出更多的电子,从而击穿阈值更低,激光能量转化为爆轰波能量的能量转化效率更高,冲量耦合系数就越大,同样条件下更容易击穿。推进剂气体不同,冲量耦合系数差别较大。测量摆角对结果的影响也较大。     

惯性制导系统误差补偿评估模型研究

对惯性制导系统误差补偿是提高导弹射击精度的简单有效途径，研究补偿效果的前提是系统误差模型和噪声模型的确定。通过研究飞行工作环境变化导致的系统模型差异，结合惯性制导实时补偿方法，提出了基于工程背景的误差补偿和补偿评估模型的选取方法，仿真分析表明此方法有利于验后误差系数的分离和补偿精度的评估。