高炮对任意速度目标极限射击死界的研究

证明并解释了当临近飞行目标的速度任意增大时,火炮武器线所跟踪的提前点的移动速度存在极限值;在火控系统有保障的前提下,当火炮最大跟踪角速度为一定值时,存在一个火炮对任意速度目标都能跟踪射击的区域,对该区域至少具有不受目标速度限制的射击时间。指出了高炮的跟踪角速度和射速达到一定程度后,不再是高炮射击能力的主要制约因素。     

非离子型石蜡乳液的制备

以58#石蜡和复配乳化剂为原料,采用剂在油中法,制备了非离子石蜡乳液。考察了乳化剂类型、乳化剂用量、乳化温度、乳化时间、搅拌速度对石蜡乳液性能的影响。确定了最佳乳化工艺条件：复配乳化剂用量9%,乳化温度85℃,乳化时间40 min,搅拌速度500 r/min。成品含固量约为30%,具有良好的稳定性和分散性。     

基于BLPN算法的AR SαS过程共变谱估计方法

研究了一种新的AR SaS过程的谱估计算法.该算法将整个数据作为一个整体,利用分数低阶P阶矩从前向、后向两个方向对数据进行处理,获得了一种高分辨率的参数估计算法--双向最小P范数法(Bidirectional Least p Norm,BLPN).利用得到的参数,结合共变谱的定义,构建了AR SaS过程下的共变谱估计表达式,并分别对AR SaS过程参数估计,α稳定分布噪声中的正弦信号的谱估计进行仿真.仿真结果表明,基BLPN的ARSαS模型的共变谱估计方法对于不同的口值均具有良好的韧性,特别是在α值较小或者短时数据时,本文方法的性能明显优于基于FLOM的AR SαS模型共变谱估计方法.     

基于DEVS的UML建模方法:UML-BD

DEVS是一种层次的模块化的系统说明方法，它提供了一种层次的模块化的系统说明方法。文中给出的UML-BD方法就是在UML中结合DEVS这一特点，对UML进行一定的扩展；同时还在UML中增加了时间的约束，满足系统的实时性的要求。该方法适合一类层次结构清晰、实时性强的系统的建模，如C4I系统。     

UML-BD在C3I系统中的应用

DEVS是对离散事件系统的一种形式化描述,它提供了一种层次的模块化的系统说明方法。该文中的UML-BD（UML Based on DEVS）方法就是在UML中结合DEVS这一特点,对UML进行一定的扩展;同时还在UML中还增加了时间的约束．满足系统的实时性的要求。基于C3I系统的层次性、实时性的特点,该文采用UML-BD方法对系统进行建模,构建出系统模型能够充分地展现系统特点。     

基于遗传算法和直接搜索策略的PID整定研究

该文在详细分析遗传算法和直接搜索法优缺点的基础上提出了一种基于遗传算法和直接搜索策略的混合优化算法。该算法既具有遗传算法的全局寻优能力,又具有直接搜索法的局部寻优能力。可大大提高寻优的精度和速度。该混合算法先用遗传算法对给定区域进行全局的粗略搜索,然后用直接搜索法对其中部分较优个体进行局部的精细搜索。应用于PID自整定的仿真实验表明：该算法可节约绝大部分的进化代数,极大地提高寻优的速度,同时,PID整定的参数一致性好,具有比遗传退火策略更一致的寻优精度。     

SAR图像的Gamma混合分布建模方法

随机信号的混合概率模型比单一概率模型具有更多的灵活性,更适合复杂的分布建模。当前主要的混合概率模型有高斯混合模型、α分布混合模型和Gamma混合模型等。但高斯混合模型更适合随机变量对称分布的分布建模,而α混合模型参数多、算法复杂。SAR图像的像素值为非负值,且多为斜峰分布,更适合用Gamma混合模型建模。仿真分析及数据测试都表明,本文提出的gamma混合分布建模方法对SAR图像的像素统计分布具有更高的运算效率。      

多机器人半实物仿真系统的研究与实现

利用仿真来研究、分析和检验多机器人性能及控制软件功能具有非常重要的意义.为了验证多机器人,利用OpenGL开展了多机器人半实物仿真系统的研究.系统既可以在虚拟环境中验证机器人的各种性能,又能实现虚拟节点与实体机器人之间的通讯和交互,使仿真平台更加接近实物验证平台.详细阐述了多机器人半实物仿真系统的硬件和软件体系结构,并对虚拟仿真中的三维空间坐标转换、避障和自组网路径选择算法等仿真设计进行研究并得到了实现.最后通过避碰仿真和路径优选仿真试验证明了所设计的多机器人半实物仿真系统对实际机器人群研制具有重要的参考价值.     

基于VOI云管理系统的高校计算机实验室应用研究

VOI(VirtualOSInfrastructure)是一套创新的桌面虚拟化解决方案,现已被广泛的运用到计算机实验室。而实验室是大学进行实践教学、科研和人才培养的主要场所,它的建设和管理直接关系到大学的教学、科研和育人效果。因此,如何更好地提高计算机实验教学的有效性,就成了许多大学实验教学管理人员所要考虑的问题。通过对政策文件的解读和对日常工作的总结,得出了数据是最关键的要素的结论,并对科学实验经费的分配、开放管理模式的优化、服务能力的提升、绩效评估、实验人员的绩效评估等方面的决策与执行尤其关键,唯有以“数”为基础,方能更加有效地发挥自身的优势,弥补自身的不足,从而提高实验室的整体建设水平、管理效率、服务能力。基于此,在高校计算机实验室应用中提出了VOI云管理系统,本文围绕VOI云管理系统对高校计算机实验室的应用展开研究,以期为相关实验室的建设和发展提供参考。