再入弹头滚转共振概率估算

本文分析了滚转共振之机理和影响滚转共振之因素，收集了国外资料有关小不对称量的数据，确定了各参数的概率分布特性，提出了一种直观的再入弹头滚转共振概率估算方法，给出了算例。     

石油化工装备“后果分析”方法的介绍

石油化工装备的失效,由于所处理的物料常常是易燃易爆的化学品,所以往往导致发生燃烧、爆炸等,还可以波及附近的其它装置和设备发生连锁的失效和爆炸。为了分析这种严重事故可能造成的影响,研究防止这种事故的发生,近年来研究和发展了一种定量估计这种失效后果严重程度的方法,称为后果分析(Consequence Analysis)。通过分析,从这些设备的失效概率、可能发生的失效形式,研究设备内物料的泄漏形式、可能发生的后果、影响范围的大小、对周围装置、环境和人员的危害程度等,从而提出在设备设计、工厂的总图设计中采取的措施,以减轻其危害的程度。     

多模自适应目标图像跟踪

本文建立了图像序列中含加性和乘性两种噪声模型影响下的目标偏移值测量模型。并针对目标机动性，采用多模虑波器和两段卡尔曼虑波器对目标状态进行估值，有效抑制了各种噪声影响，又消除了显式的目标机动性检测，且有较高的实时性和较少的存储量等优点。     

用随机模型对电子对抗战术的效能进行评估

采用战术运用准则对近似实战的突防战术进行了计算机模拟,建立了突防概率的数学表达式,据此可找出最优突防路线及最优战术组合,有助于电子干扰系统的优化设计及最佳干扰战术方案的制定。     

用于低截获概率雷达的混合波形研究

设计了一种用三相编码与线性步进调频相结合的混合雷达波形。该方法从根本上解决了相位编码对多普勒频移的敏感性 ,与传统方法相比有较大的多普勒容限带宽 ,同时 ,混合波形设计的灵活性还可降低信号的截获概率     

某固体火箭发动机药柱温度场有限元分析

为探索环境温度变化条件下固体火箭发动机药柱温度场的一种简单而有效的技术途径,利用有限元传热分析法,对某固体火箭发动机在温度循环条件下的燃烧室药柱温度场进行了研究。针对不同的药柱结构分别建立了二维和三维传热模型,通过对比计算值与试验测试值可知,与三维模型相比,二维传热计算方法可提高药柱温度场的计算效率,且计算结果与试验测试值吻合度较高,可满足试验预测要求。因此在工程分析中,为快速得到有效的分析结果,可采用二维传热模型分析发动机药柱温度场,其中二维无翼槽模型适于模拟药柱远离翼槽部位的温度场,二维有翼槽模型适于模拟药柱翼槽部位的温度场。     

某型号喷管内壁成形缺陷分析及工艺改进

某型号喷管内壁为曲母线回转体零件,采用锥形坯料液压成形的工艺方法加工。成形后零件存在大端周圈起皱及小端喉部下方周向环状突起的缺陷,严重影响产品质量。为提高零件型面及尺寸精度,应用PAM-STAMP钣金数值模拟软件对零件的成形过程进行仿真,观察零件成形过程中坯料在模具型腔内的变形过程,并获得了坯料变形过程中的应力应变分布状况。同时,结合材料塑性成形理论分析,找到了该零件成形缺陷产生的原因,即模具型面及间隙设计不合理。进而,根据分析得出的零件变形规律及应力应变分布状况对模具型面进行设计改进,生产出了满足设计图纸要求的零件。数值模拟得到的零件壁厚及型面间隙与实际零件一致。可见,准确掌握零件变形规律,合理设计模具型面及间隙,消除了零件成形缺陷。     

星载GPS接收机RAIM算法性能及参数影响分析

为提高星载GPS接收机的故障鉴别与故障隔离能力,研究了星载接收机自主完好性监测(RAIM)算法的性能,以及参数选取对性能的影响;给出了RAIM算法的可用性及RAIM算法应用的可靠性衡量指标,并推导了内、外灵敏度的计算方法。设计了2种适合于高动态在轨应用环境的参数场景,并基于这2种场景,利用在轨数据分析了性能之间的相互制约关系及不同参数对性能的影响。仿真结果表明:若定位告警门限取300m,可以保证90%的RAIM算法可用性;对于20m的测量误差,能够保证80%的检测概率。将不同性能与先验参数的影响关系具体化,可为不同环境、背景下RAIM算法在工程应用中的参数选取及性能评估提供参考。     

Walker星座碰撞检测及碰撞概率分析

针对Walker星座的碰撞问题,在狭义碰撞的基础上,设计一种Walker星座碰撞检测模型。该模型考虑星座实际在轨构型发散与维持偏差,给出了Walker星座构型维持条件下的广义碰撞检测与碰撞概率计算方法,并提出了表征Walker星座构型防碰撞性能的安全度系数。利用该检测模型,在进行Walker星座设计时不仅可以避免狭义碰撞,还可以实现星座在构型维持阈值内的广义碰撞安全性分析,实现星座构型择优。通过案例仿真分析,证明了该系统模型的可行性及可靠性。     

一种利用信号幅度信息的光学传感器像平面GM-PHD滤波算法

针对光学传感器像平面多目标跟踪应用,基于有限集统计学理论(Finite Set Statistics, FISST)提出一种利用信号幅度信息的高斯混合概率假设密度(Gaussian Mixture-Probability Hypothesis Density, GM-PHD)滤波算法。该算法通过建立信号幅度似然函数将幅度信息引入到PHD的递推公式中,首先根据光学传感器的特点对输出的信号幅度进行建模,然后分别计算来源于目标和杂波的信号幅度似然函数,在目标信噪比未知的情况下给出一种替代计算方法,最后采用高斯混合方式实现该算法。仿真结果表明,本文提出的算法相比仅利用量测位置信息的PHD滤波器能够显著提高多目标跟踪性能和计算效率,而且在目标信噪比未知时同样具有稳定的性能。