战斗机的体系对抗分析(英文)

体系对抗分析是武器系统作战效能研究的最高层次。本文建立了空对空作战体系对抗的物理模型 ,基于多元兰彻斯特平方律方程 ,给出了不同空战武器战术交战的数学模型 ,考虑现代战争的高技术特征 ,发展了战役优势参数概念 ,使其更加准确地反映空对空作战的实质。以数学模型和战役优势参数为核心 ,采用随机分配目标战术和战斗机对空作战能力指数 ,完成优势评估、进程预测和配置优化等体系对抗问题的计算分析。结果表明 ,具有发展特征的经典作战理论仍能在新的应用中发挥重要作用。     

电探针保护气体的优选原则

为了研究强冲击波作用下不同气体对电探针保护能力的差异,通过化爆加载实验分别观察了氦气、氩气和甲烷气体在不同冲击波强度下电探针电路的导通现象,实验发现冲击波马赫数在7.5～12.1范围内,氦气和甲烷气体均能有效地保护电探针,而氩气环境下的电探针电路产生提前导通现象。并用一维流体动力学理论分别计算了在相同的初始条件和3～8km/s范围内的六种不同飞片速度下氦气、氩气和甲烷的冲击状态参数。通过对这些状态参数和相关物性的分析,提出了电探针保护气体的优选原则。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

导弹出水过程动力学参数辨识方法研究

导弹出水过程时间短,边界也随时间变化,对短时非平稳信号的模态参数识别技术进行研究,最后利用特征系统实现法对其出水过程进行模态参数辨识。     

机器人制孔工艺参数优化有限元仿真分析

采用大型有限元DEFORM-3D和Abaqus软件分析机器人制孔的切削机理和制孔时机器人的振动机理。仿真分析了机器人制孔的切削力,并以仿真数据为基准,拟合了机器人制孔切削力的经验公式,仿真机器人的模态、刚度和阻尼,运用颤振理论分析了机器人制孔时避免振动的工艺参数范围。通过有限元仿真研究表明:有限元仿真计算有效地解决了机器人制孔工艺参数优化问题。     

基于EKF方法的橡胶隔震支座参数识别实验研究

采用Bouc-Wen模型建立橡胶隔震支座的非线性动力学方程,基于已有研究成果,缩减模型参数简化模型,建立不同数量参数的迟滞模型模拟橡胶隔震支座的非线性特性。对橡胶隔震支座进行振动台实验,基于测得的加速度信号和广义卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法在线识别橡胶隔震支座的参数和位移。对不同参数数量的Bouc-Wen模型在不同地震波激励下,EKF方法识别得到的橡胶隔震支座模型参数一致,且识别的位移和实际测量得到的位移曲线吻合良好,验证了本文所得模型参数的有效性和准确性及模型简化的合理性,也证明了EKF方法在橡胶隔震支座参数识别中的有效性。     

缝合复合材料层板面内力学性能试验与分析

研究多种缝合方向、缝合密度对复合材料层板面内拉、压、剪等基本力学性能和典型失效模式的影响，并结合理论模型分析缝合参数影响层板力学性能的机理。结果表明，缝合对层板面内性能有一定影响，缝合密度的增加导致层板面内性能下降，缝合方向对层板性能影响较大；试件破坏位于缝合针孔处；缝合造成的纤维弯曲和纤维断裂引起了较强的应力集中，是缝合影响层板力学性能的主要因素。     

双级圆柱齿轮减速器虚拟样机建造研究

以虚拟样机理论为基础,以某型号双级圆柱齿轮减速器为分析对象,整合三维造型软件、系统分析软件和有限元分析软件,形成了齿轮减速器综合开发平台。该平台中,基于优化设计的齿轮自动建模方法具有通用性、实用性和独创性,并且可以与CAM/CAPP模块进行整合;优化设计数学模型适用于多种线形齿轮,具有通用性;样机的仿真结果与实际测量数据相吻合率达98%。该平台除了可以完成设计和系统分析外,还可以仿真实际使用环境,完成运动学、动力学和有限元分析,有实际的工程意义。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。