舰载直升机在复杂流场环境中的着舰策略

针对直升机着舰过程中的下滑进场环节,从流场 环境对直升机飞行品质影响的角度出发,研究了直升机着舰策略。分析了下滑进场区域的流场分布,研究表明流场的分布与距离甲板的高度相关,高度越低,气流速度均值越大,且下洗气流主要集中在迎甲板风方向的路线区域,对直升机的飞行品质造成影响。分析了不同甲板风（Wind on deck,WOD）条件下直升机平衡状态量,分别从旋翼所需功率、操纵量和机体姿态等方面对进场方式进行了研究,表明合理的进场方式有利于着舰安全。     

航空兵对水面舰艇编队突击作战兵力数量需求估算模型

针对作战方案制定过程中航空兵兵力数量难以估算的问题,在给出航空兵突击水面舰艇作战兵力需求计算的基本思路,对敌我双方攻防作战的初始条件进行设置的基础上,通过对水面舰艇防空作战多层抗击过程的分析,建立了航空兵对水面舰艇编队突击作战的兵力数量需求估算模型,并通过算例对该模型进行了验证。算例表明,该模型具有结构简单、便于计算、结论可行的特点。     

基于DBN效能拟合的舰艇编队作战效能敏感性分析

针对传统的舰艇编队作战效能分析方法中存在的对数据利用不充分、对数据完整性要求较高的问题,提出了基于深度学习的效能拟合方法。从最具有代表性的敏感性分析方法Sobol指数法入手,利用深度学习方法优越的特征学习能力,基于深度信念网络（DBN）构建了效能拟合网络,结合无监督预训练和有监督调优实现了网络训练和参数优化,构建出效能拟合模型。将产生的数据应用于效能分析模型并与完全数据条件下的效能分析结果进行对比,验证了所提出的效能拟合模型对于不完全数据下的作战系统敏感性分析的有效性。     

神舟飞船项目管理成熟度模型研究

在综合分析国际上典型的项目管理成熟度模型的基础上,结合神舟飞船项目及其组织环境的特点,建立了神舟飞船项目管理成熟度模型(SZ-PMMM)。该模型由面向企业级组织和面向项目级组织的两个项目管理成熟度模型组成。在SZ-PMMM中引入“文化”等关键领域,关注企业级组织中多项目间管理能力的差异性,拓展了项目管理成熟度的内涵,对各级组织项目管理能力的评价与改进有重要意义。     

基于PSO的船体动态变形模型参数在线辨识

在船体变形测量领域,惯性量匹配法凭借其高精度、易实现的优点成为了时下的研究热点。详细介绍了角速度匹配法进行船体变形角估计的原理,针对算法中动态变形模型（二阶Markov）参数难以确定的问题,推导了两套INS的角增量输出差值与动态变形角之间的关系,建立了利用角增量差值的自相关函数进行求参的理论依据。在求参工具上选择了粒子群算法,借助指数衰减正弦信号的形式建立算法模型,并且合理设置算法参数,最终形成一套完整的在线辨识方案。仿真实验证实,该方案能够实现动态变形模型参数的精确辨识,辨识精度较高,且SNR门限低。最终的变形角估计结果表明,结合该参数辨识算法,船体变形角估计误差可控制在10″左右,证明了该方法的可行性。     

舰船升沉运动对旋翼瞬态气弹响应影响分析

在旋翼气弹计算模型基础上引入舰船3个平动和3个转动广义坐标,根据Hamilton原理建立了基于广义力形式的计入舰船运动的旋翼瞬态气弹响应计算模型。通过与国外试验及计算值的对比验证了本文计算模型的正确性,经算例分析得到以下结论:(1)升沉对桨尖最大负向位移影响明显,随升沉运动幅值增加、周期的减小,桨尖最大向下位移增加明显,相位影响显著;(2)升沉与纵摇耦合运动对桨尖最大负向位移影响明显;(3)升沉与横摇耦时主要以升沉为主,横摇贡献较小。     

船舶组合导航技术探索与研究

现有的任何一种单一的船舶导航系统在体现它优势的同时又具有性能和适用范围的局限性,而船舶组合导航则能集现有导航设备之长,从而达到现代船舶高性能、高可靠性、智能化、多功能等方面的导航要求。在飞速发展的计算机技术和卡尔曼滤波技术的支持下,船舶组合导航正在迅速发展。文中主要介绍船舶组合导航的组成模式和性能,同时讨论了船舶组合导航的发展趋势。     

反潜直升机吊放声纳水面舰艇编队尾后锯齿形法搜潜

针对水面舰艇编队尾后方向的潜艇威胁,研究反潜直升机使用吊放声纳搜潜中的警戒扇面、兵力需求、参数决策等问题。通过分析锯齿形法特点、吊放声纳搜潜过程,建立了多机舰艇编队尾后搜潜的警戒扇面定量计算模型。研究了齿形法相邻探测点间距系数、搜索速度等制约因素,探索了吊放声纳作用距离与潜艇航速的定量关系,给出了已探测区等效圆半径的计算方法。仿真计算了舰艇编队尾后搜潜中实际对潜警戒扇面、最优间距系数、不同任务要求下的兵力需求。结果表明:配置2架直升机于舰艇编队尾后15海里处,可建立80.9°的对潜警戒扇面;齿形法最佳间距系数介于1.1~1.3之间。     

基于电子地图的港口舰船目标变化检测

文章利用电子地图进行配准、提取海岸轮廓线并对其等间距采样,从中提取关键拐角点,并根据条件确定潜在的舰船停靠区域对其规则化。再将不同时相候选区的分割结果进行差分运算,然后将其沿水平垂直方向投影,找到超过平均投影能量的最大区间,判定舰船变化区间。该算法可以避免大范围的无用搜索,提高检测识别算法的效率。     

基于注意力YOLO-V3的合成孔径雷达舰船检测识别一体化方法

传统的合成孔径雷达舰船检测识别需要分两步实现，检测识别精度和效率难以满足实际应用需求。本文结合注意力机制和YOLO-V3网络提出了注意力YOLO-V3网络实现合成孔径雷达舰船检测识别一体化。同时，利用公开的AIR-SARShip-1.0数据集和OpenSARShip数据集构建了大场景舰船检测识别数据集，用于验证目标检测识别性能。实验结果表明，本文提出的注意力YOLO-V3网络可以获得较高的检测识别精度，证明了本文方法的有效性。