浅谈无人机的发展

在21世纪的战争中，无人机将发挥更加重要的作用。长航时无人机、战斗无人机及低成本无人机将成为未来发展的三大趋势。     

滑石块冲击破碎实验分析

利用自行设计的落锤实验装置、标准筛和电子天平，对单个滑石块进行了冲击破碎实验，讨论了实验过程中的质量损失、破碎后新生表面积和破碎后颗粒的累计质量百分比分布，并利用最小二乘法对累计质量百分比分布曲线进行了回归分析。结果表明：在实验装置吸附、塑料袋吸附和筛子吸附三部分质量损失中，筛子吸附最大，实验装置吸附最小；质量损失所产生的新生表面积不能忽略；破碎后颗粒的累计质量百分比分布取决于能量的大小，能量相同则质量分布相近，其分布曲线的三次回归方程除常数项外，其它各项系数绝对值大小与能量大小正相关。     

开发弱环境信息特征的方法研究

本文对引信环境的信息特征进行了辩证分析,指出弱环境力的"弱"只是力的峰值小,而力的其他信息特征则可能是其强项;分析了开发弱环境信息特征的技术途径和需要解决的关键问题;提出了开发弱环境信息特征的唯一性,设计新颖有效的敏感装置是引信设计的基本问题。     

关于随进温压弹体爆轰超压的计算分析

温压弹的特点是将传统燃料弹的二次起爆机制改为一次起爆,其温压药剂主要为固体混合物,产生的冲击波速度更快、作用距离更远、破坏力更大,威力可达到相同重量梯恩梯炸药的10倍左右。本论文通过计算小孔径随进的爆轰超压,分析温压弹体燃料装药量,以及杀伤有生目标的能力。     

基于随机Petri网的弹药销毁系统可靠性分析

随着各国的军事实力越来越强,军事工业也越来越发达,不可避免地将出现废弃或者多余的弹药需要销毁,因此弹药销毁系统越来越受到关注。本文采用基于随机petri网的建模方式,对采用爆炸法的弹药销毁系统的前期流程和实施过程分别进行了建模,并进行了基于petri网的转化,最后进行系统的可靠性分析和计算。通过计算验证了该可靠性分析方法的可行性及有效性。     

基于闭锁装置的一种防跑水水龙头结构设计

针对普通水龙头容易出现跑水现象,设计了一种装有闭锁装置的防跑水水龙头。利用闭锁装置工作原理,对防跑水水龙头进行了总体结构设计及对活塞组件、闭锁装置等主要部件的结构设计,并模拟生活中水龙头工作情况进行了多次的试验验证,试验结果表明:该防跑水水龙头结构合理,可实现防跑水功能,可靠性高。     

基于深度学习的白光-热成像双通道图像识别系统设计

为解决无人机图像自动识别系统对大视场角下小目标的识别准确率及实时性问题,利用深度学习卷积神经网络对热成像-白光联合图像进行目标识别。设计了一种针对具有温度特征的目标物识别系统以及双通道目标候选提名图像识别算法。充分利用热成像图中目标热源特征的HSV值,将目标物从热成像图中进行筛选、分割。通过Canny算子勾勒目标物轮廓,并标记出目标物大致区域,导入白光图像提取含有目标物的有效图像信息。利用YOLO V2算法对候选图像内目标物进行识别。通过实验表明,提出的双通道目标候选提名图像识别算法具有可行性与实用性,能够在大视场环境下对小目标进行精准快速识别,满足无人机机载系统简易、实时和准确性要求。     

北斗单系统及多全球导航卫星系统组合极区定位性能

为了评估北斗单系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)及多全球导航卫星系统(global navigation satellite sys-tem,GNSS)在极区环境下的导航定位性能,从可见卫星数、位置精度因子、定位精度和高度角变化等多个性能指标对南北极四个测站进行分析.首先介绍了多GNSS的位置精度因子计算模型,然后利用开普勒轨道参数仿真各卫星导航系统数据,详细分析了北斗单系统、北斗双系统以及四系统的性能.仿真结果表明,双系统和四系统能够显著增加可见星数和降低位置精度因子值,从而提高定位精度.四个测站中中山站可见卫星数最多,且各方面性能指标最优,高纬度区域昆仑站性能最差.此外,BDS/GLONASS格洛纳斯组合可以显著增加高仰角卫星,能够改善极区定位性能.     

基于性能预测的遗传强化学习动态调度方法

针对作业车间动态调度问题,在模式驱动调度的框架下,提出遗传强化学习动态调度方法。首先,采用优先规则编码的染色体表达问题的解,将染色体分割成基因模式作为分阶段调度算法的状态模式;其次,设计性能预测变量,构建启发式立即回报函数,引导和加快遗传强化学习算法的搜索进程;再次,设置遗传算子、强化学习及其相关参数以实现搜索过程＂开采＂与＂探索＂之间的平衡;最后,仿真实验结果验证了遗传强化学习调度方法的有效性。

Abstract：

In the framework of pattern driven scheduling,a genetic reinforcement learning （GRL） approach to schedule the job in the dynamical job-shop was proposed.First,the chromosome was coded by preference rules-based representation for the problem.The chromosome was divided into gene schema as state patterns for the multi-phase scheduling system.Secondly,a performance predictive variable to construct instant reward function was designed which was used to guide the learning system to progress rapidly.Thirdly,genetic operators,RL and controlling parameters carried out the search strategy for the balance of ＂exploration＂ and ＂exploitation＂.Finally,the simulation results verify the efficiency of GRL scheduling approach.     

基于模型解耦的双通道旋转弹分数阶控制

为了提高旋转弹系统的控制品质,采用分数阶控制器进行双通道旋转弹控制系统设计。建立了旋转弹系统控制模型,进行线性化处理和解耦控制,并对解耦后的数学模型设计了分数阶PI^λD^μ控制器。针对分数阶控制器的参数整定问题,提出一种基于惯性权重的自适应粒子群优化算法,引入惯性权重非线性调整策略来平衡控制全局与局部搜索,从而得到全局最优解。仿真结果表明,该控制模型和控制器的设计合理可行。