超音速反舰导弹人在回路的电视末制导系统仿真分析研究

基于操控员和超音速反舰导弹随机鲁棒自动驾驶仪数学模型,建立反舰导弹人在回路的电视末制导仿真分析系统,并对某型超音速反舰导弹电视末制导系统进行了仿真分析研究,给出在反舰导弹导引回路中人对制导精度起主要影响作用的分析结果。     

直升机高速四点接触球轴承接触疲劳可靠性评估方法

为了准确高效地分析高速四点接触球轴承的接触疲劳可靠性,将蒙特卡罗随机有限元(MC SFEM)与应力-强度干涉理论相结合提出了一种有效的可靠性分析方法.在高速、高温和弹流润滑（EHL）的复杂工况下,利用有限元法(FEM)建立了基于热 结构耦合分析的有限元模型.考虑到轴承材料属性、润滑油参数及接触疲劳强度的随机性对可靠性的影响,在借助MC SFEM和K S (Kolmogorov Smirnov)检验确定了高速四点接触球轴承疲劳接触应力分布类型的条件下,根据应力-强度干涉理论建立了高速四点接触球轴承接触疲劳可靠性评估方法.结果表明:与传统的MC SFEM方法相比,该方法的耗时仅是传统MC SFEM的0.243％,两者之间的可靠性误差仅为1.48％,进一步验证了该方法的有效性.      

低轨星座路由技术研究现状与展望

低轨星座网络具有覆盖范围广、传输时延少、顽存能力强等优点,在宽带互联网接入服务、物联网、导航增强等方面具有重要应用。星间路由是星座网络的关键技术,直接影响其服务性能。众多学者对路由展开广泛且深入的研究。首先基于拓扑获取方式、传输数据方式、路由计算地点及计算方式等分类方法分析并归纳了低轨星座路由。其次从时间虚拟化、虚拟节点、动态拓扑更新路由以及拥塞避免角度介绍了典型路由及其改进,总结并对比了主要路由的特点,最后在此基础上提出了低轨星座路由的发展趋势。     

基于随机维纳过程的结构损伤寿命预测与可靠性评估方法

提出了一种基于随机维纳过程的结构损伤寿命预测与可靠性评估方法。首先,利用随机维纳过程对产品进行性能退化建模与寿命预测模型建立;其次,利用性能退化试验数据,通过参数无偏估计方法结合最小二乘原理计算得出模型参数的估计;然后利用建立的模型对产品进行寿命预测与可靠性评估;最终以某齿轮为实例,验证了所提出的方法的适用性和有效性。     

概率方法在不等式证明中的应用

本文利用概率论的性质,定理以及由性质,定理推导出的有关结论证明了一些不等式,阐述了概率方法在不等式证明中的应用,显示不概率应用巧妙性和优越性。     

卫星物联网中随机接入技术研究进展与展望

卫星物联网具有广域覆盖的特点,可以很好地解决地面物联网的不足。随着海量用户的接入,对接入技术的吞吐量和丢包率提出了更高的要求。目前,以时隙ALOHA及监听信道ALOHA为代表的接入技术在地面得到广泛地应用,但时隙ALOHA在海量接入方面效率低下,不能直接用于卫星物联网,而卫星通信的大传播时延不允许使用监听信道ALOHA。因此,引入干扰消除冲突解决机制的竞争解决分集时隙ALOHA（contention resolution diversity slotted ALOHA,CRDSA）成为新的研究领域。回顾了CRDSA研究进展,从时隙同步和帧同步两个角度将接入技术分为同步CRDSA和异步CRDSA,在深入研究每种技术路线之后,总结了这些接入技术的特点,并以此进行分类概述。其次,详细阐述了每种改进方式的代表性技术原理,并结合技术特点就其在卫星物联网的适用性进行了探讨。最后,分析了未来我国卫星物联网的发展趋势,并结合这一趋势讨论了适用于我国卫星物联网的随机接入技术发展前景。     

随机需求情形VRP的Hopfield神经网络解法

在涉及物资分发与收集或提供服务的诸多部门中有着各种各样的ＶＲＰ（车辆路由问题）,现有的对于ＶＲＰ的研究主要集中在需求是确定性的情形。由于实际情况中需求往往是随机的,随机性需求情形ＶＲＰ的研究近年来得到了国内外学者的重视。本文利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络解组合最优化问题时计算量不随维数指数增加这一优点,针对一类随机需求情形ＶＲＰ给出了一种Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络解法。文中描述了相应于该ＶＲＰ     

相关系数ARMA(p,q)序列分析方法

本文提出相关系数ARMA(p,q)序列分析方法。相关系数ARMA(p,q)序列是从非平稳序列中分离出的一类工程上常见且便于研究的时间序列,在模式识别、故障诊断、信号处理、自动控制和结构响应分析等领域有着广泛的应用。传统的相关函数ARMA(p,q)序列仅是它的一个特例。文中建立了相关系数ARMA(p,q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计,前者在样本较大时简单便于工程应用,后者则在样本较小时仍具有较高的精度,它们通过时域的全程分析,充分利用样本信息确定相关系数ARMA(p,q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可进行高精度的频谱分析。     

非等间距相关系数平稳序列分析方法

工程实际中由于数据缺损或受测试条件所限,常常得到非等间距的时间序列。而传统的时序分析方法只适用于等间距采样的数据,目前工程上对这类问题通常采用插值等近似处理方法,这往往导致较大误差。本文提出非等间距相关系数平稳序列的概念,建立了非等间距相关系数平稳序列自回归模型,给出了非等间距相关系数AR(p)序列的精确极大似然估计和条件极大似然估计,能够高精度地确定非等间距序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。      

非等间距相关系数AR(p)序列预测方法

针对非等间距时间序列预测中存在误差较大的问题,本文建立了非等间距相关系数AR(p)序列预测方法,详细讨论了非等间距相关系数AR(1)序列和AR(2)序列的预测公式和误差估计。大量计算表明,本文方法与通过插值将非等间距序列变换为等间距序列进行预测的传统方法相比,具有更高的预测精度。