液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

高效能源系统管理与控制技术

能源系统是飞行器的关键技术之一,能源系统性能的优劣对飞行器能否正常飞行及实现预定任务有重要影响。本文针对大功率飞行器对分布式循环能源系统的管理需求,开展高效能源系统管理与控制技术研究,提出一种集逐级调压控制、限流充电控制、恒流输出控制以及最大功率点跟踪(MPPT)控制为一体的层级梯次控制策略,实现分布式系统的全局优化控制和飞行器能源的功率优化调度。研制的能源管理系统(PCU)配备1条234～328 V高压母线,额定功率15 kW,电路效率大于97%,功率密度大于750 W/kg。PCU依托分布式架构,采用层级梯次控制策略,验证了高效能源系统管理与控制技术的正确性和有效性。     

舱段结构热振耦合环境下仿真分析

针对武器装备对环境适应性要求不断提高的现状,以某舱段结构为研究对象,基于高加速应力筛选试验(HASS)条件,研究了结构在温变-振动耦合环境下的失效机理。首先,结合HASS试验剖面,确定了载荷条件,建立有限元模型;其次,采用ANSYS Workbench软件分析得到结构温度场分布及应力响应,确定了结构危险位置,并对其疲劳寿命进行计算分析,为舱段结构的失效分析及HASS试验剖面的合理制定提供依据和指导。     

复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

群时延特性对卫星高速数传中继系统的影响

主要关注线性和抛物线特性的群时延对高速数传系统的影响,在分析了群时延特性的概念后,设计了具有仿真要求的群时延滤波器,建立模型对系统进行了仿真,得出了线性和抛物线特性的群时延对系统接收端信噪比恶化的影响,为整个系统的均衡程度提出了指标要求和参考。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法.在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解.对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标.界面重构采用一种...     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

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。     

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。     

密集杂波背景下的水下多目标跟踪方法

水下多目标跟踪是水声信号处理领域研究的热点和难点问题。高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器以其高效的计算效率为解决水下多目标跟踪问题提供了保证。然而,GM-PHD滤波器在跟踪目标时需要先验已知新生目标的强度,否则其性能会出现严重退化。针对该问题,提出一种滑动窗两步初始化高斯混合概率假设密度(sliding window two step initialization GM-PHD, SWTSI-GMPHD)滤波器。将提出的滑动窗两步初始化方法嵌入GM-PHD滤波器,利用滑动窗两步初始化方法估计新生目标强度,减少杂波干扰导致跟踪结果中出现的虚假目标。仿真实验表明,在杂波密集环境下,相较于其他跟踪方法,提出方法将跟踪精度提高69.84%,52.62%和41.05%。     

论中小企业管理策略

在激烈的市场竞争中,中小企业所处的内外部环境正处于快速变化中,其所选择的管理与发展战略能否适应当前形势的变化,将成为决定中小企业生存和发展的重要因素。