固体推进剂贮存寿命非破坏性评估方法(Ⅱ)--动态力学性能主曲线监测法

对动态力学性能和静态力学性能的关系进行了理论分析,认为二者之间存在对应关系.通过对采用动态力学分析(DMA)法得到的动态储能模量主曲线和材料试验机得到的静态松弛主曲线进行对比,验证了这种关系.提出了根据动态和静态力学性能关系,利用动态储能模量主曲线得到静态松弛模量和静态强度,以评估推进剂老化状态的非破坏性方法.预测值和实测值的比较结果显示,该方法能够较好地评估推进剂的寿命状态.     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

基于区块链+北斗的铁路装备可信数字身份服务方法

智能铁路装备是一个典型的分布式物联系统,具有大量复杂的数据交互共享的需求与场景,装备及其产生的数据信令在系统中的数字身份标识是其重要安全基础。应用基于区块链去中心化的分布式数字身份标识技术,结合北斗时空信息,设计了铁路装备身份标识(railway decentralized identifier, RDID)可信数字身份服务,包括服务架构、生成流程、流转流程和验证流程,并进行了应用模型实现与效能分析。服务可以有效提升装备及其产生的数据信令的规范安全性,保证标识身份全局唯一,可追溯认证,从而提高智能装备系统通信过程数据的完整性与可靠性。     

现代股份公司中股东监督存在的缺陷与对策

中小股东也是股份公司中股东的重要组成部分,由于他们所占股份有限,就决定了他们对股份公司监督的权力的限制,当大股东从其自身的利益出发而滥用其表决权时,中小股东就只能遭受损失。如何保护中小股东的利益不受侵害,如何行之有效地行使中小股东的监督权,防止大股东表决权的滥用,是值得研究的问题。     

弹道导弹落点精度分析与仿真方法研究

通过对影响弹道导弹的落点精度的因素分类和影响分析,提出了利用仿真技术预测和修正弹道导弹落点偏差的方法。综合诸影响因素对导弹进行全弹道仿真试验设计和分析,为改进设计提供一定的依据。     

环境压力大偏差条件下拉瓦尔喷管发动机高空推力的确定

简析了拉瓦尔喷管发动机高空模拟试验的特殊性,提出了大模拟偏差条件下确定和修正拉瓦尔喷管发动机推力的方法。试验结果表明,在保证推力不确定度优于1.0%的条件下,拉瓦尔喷管发动机高空模拟试验的模拟偏差容限约为14%。当设备能力限制或其他特殊原因而采用环境压力大模拟偏差技术时,可以采用本研究的推力系数确定方法确定发动机的推力。      

近代中国农村合作金融的早期思潮——以薛仙舟《中国合作化的方案》为中心

薛仙舟是近代中国合作思想史上的代表性人物,被国民政府尊奉为"中国合作运动的导师"。他制定的《中国合作化的方案》,蕴含了他在合作事业方面的设想和主张,成为中国合作运动的纲领性文件,在中国合作思想史上具有开创性的意义。这套方案中的思想来源于欧洲,虽然按照中国的现实国情进行了改造,但是依然存在着很多方面的不可实践性。     

带CDFS的核心机过渡态数值模拟方法研究

针对带核心驱动风扇级(CDFS)的核心机过渡态数值模拟获得的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果不一致的问题,进行了原因解析和模型改进。通过分析影响CDFS加、减速工作线的主要因素,发现引起该问题的原因,是外涵放气系统节流位置随核心机状态改变,容腔容积偏离了物理容积。在分析容腔效应原理的基础上,提出以虚拟容积代替物理容积计算CDFS工作线的方法,并对模型进行了改进。改进后的模拟结果表明:采用虚拟容积计算的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果一致,可满足带CDFS的核心机过渡态数值模拟要求。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估,研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响,提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,综合考虑分离过程不确定性因素的影响,利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素,构建分离可靠性模型。针对此模型,提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法,通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点,进行高效可靠性分析。实例结果表明,该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响,提升分离可靠性定量分析的精度和效率,为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。