过氧化氢自燃点火器的试验研究

采用分段可拆卸的点火器,对带后向台阶的横向喷注器、气液同轴喷注器、不同喉部直径的喷管等结构进行了试验研究。后向台阶高度为7mm的喷注器比13mm的后向台阶火焰稳定效果更好。在相同温度和室压下,横向喷注器的自燃能力优于气液同轴喷注器,喷管收缩比越大,越利于自燃。     

引战配合仿真可视化过程中的碰撞检测技术

破片式战斗部主要依靠其释放的大量高速破片命中并毁伤目标,因此毁伤场中杀伤破片与目标间的命中统计是评估导弹毁伤效能的关键。从计算机图形学角度详细分析杀伤破片与目标交会的特点,在引战配合仿真可视化过程中综合利用了破片迹线模型、目标包围盒及空间剖分等有效措施,结合OpenGLPerformer在Vega平台下实现大规模杀伤破片与复杂目标间实时精确的碰撞检测,仿真结果表明碰撞检测技术在破片命中统计中的统计结果是真实可靠的。     

差压检漏系统仿真试验研究

文章建立了差压检漏系统检测过程的数学物理模型,并通过系统仿真计算了不同容积基准物和被测物在环境温度变化的条件下的差力压和温度差,计算结果表明:当环境温度恒定时,大容积基准物比小容积基准物对泄漏响应值更大,对同一精度的差压传感器测试精度更高,当环境温度均匀变化时,基准容积越小,与被测物的差压值越大,温度差也越大,但可以用温度补偿的办法来计算差压。     

广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用

简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。     

MPT在探月中的应用方案初探

借鉴“东方红3号”卫星的推进系统组成和“SMART-1”探月器的飞行轨道,提出了2种微波等离子体推力器(MPT)应用于月球探测器的推进系统方案(即复合推进方案和统一推进方案),分析计算了MPT用于姿态控制时对推进剂耗量的影响及用于主推进变轨时推进剂耗量和飞行时间的变化,并讨论了MPT的电源系统带来的附加质量。结果表明,在付出一定飞行时间代价的条件下,MPT的引入将大大增加有效载荷质量。     

稀释气体流量对低压化学气相沉积硼掺碳涂层的影响

以BCl3-C3H6-H2为气相反应体系,采用低压化学气相沉积制备硼掺碳涂层.研究了Ar气稀释流量对硼掺碳涂层沉积速度、形貌、组成和键合状态的影响.结果表明,不同稀释气体流量作用下,硼掺碳的沉积速度没有明显变化,产物形貌由致密向层状转变,硼元素含量稍有减少而碳元素含量稍有增加.沉积产物中B元素的键合方式以B-sub-C和BC2O为主.结合化学反应和气体扩散,探讨了稀释气体的作用机制,表明PyC形成反应的主导作用导致稀释气体流量对沉积速度作用不明显,而BCl3和C3H6在Ar气中扩散系数的差异导致产物形貌和组成发生变化.     

双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。     

天基雷达高速微弱目标的积累检测

本文研究天基雷达高速微弱目标的相干积累检测问题。首先根据回波高阶相位影响包络补偿效果的程度对数据进行分段处理;然后对每个数据段采用速度滤波器组进行划分和Keystone变换补偿包络走动并结合分数阶傅立叶变换估计回波相位历程;最后利用最小二乘方法拟合出目标的运动参数并对目标回波进行长时间相干积累。仿真结果表明本文方法具有良好的高速微弱目标积累检测性能。     

基于模糊CFAR的SAR图像非均匀背景目标检测算法

CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值.