考虑异面交会因素的调炮精度数据处理方法

针对用双经纬仪检测调炮精度时2台经纬仪视轴可能是异面交会的问题,提出了一种新的数据处理方法。通过2台经纬仪观测目标点的方位角、俯仰角和基线长度,解算出2台经纬仪视轴的异面直线方程;在公垂线上估计目标点的位置;用目标估计点的坐标解算出身管指向角。估计目标点位置时,综合考虑了经纬仪测角精度和经纬仪到目标点距离的影响。采用蒙特卡洛方法模拟结果表明:与传统方法相比,新方法的身管指向精度至少提高了3%,特别是在经纬仪测角精度相同时,身管指向精度在高低方向甚至能提高23%以上;与公垂线中点法相比,即便是经纬仪测角精度相同,新方法的身管指向精度在方位和高低方向上分别提高了0.3%和2.9%以上。模拟结果验证了该数据处理方法的可行性和有效性。     

“金属风暴”武器的耦合膛压测试弹设计

为了获得“金属风暴”武器发射过程中的耦合内弹道参数,以达到武器系统优化改进目的,设计测试“金属风暴”武器相邻弹丸之间耦合膛压的测试弹。针对30 mm小口径武器弹上空间有限、耦合膛压导致弹丸同时受弹底压力、弹前压力,力学特性复杂的问题,设计了测试弹的机械结构,将薄膜压电传感器、加速度传感器、信号采集调理、信息处理和存储、通信传输、电池等电路系统集成一体,制成了耦合膛压测试弹; 为了提高耦合膛压的测量准确性,利用加速度测试结果对薄膜传感器压力测量结果中的惯性力进行了修正。利用“金属风暴”武器开展了射击试验,检验了耦合膛压测试弹的性能。试验结果表明:耦合膛压测试弹的机械强度满足发射及回收要求,测试弹机械结构可以保护薄膜传感器不被火药气体烧蚀,经过加速度传感器修正处理可以得到弹丸发射期间的弹底压力与弹前压力,耦合膛压测试弹能够获得“金属风暴”武器的耦合内弹道参数。     

基于多任务NR-DenseNet网络的航班延误预测模型

不同于目前大多数只倾向于研究单一的分类或回归任务的航班延误预测方法,该文提出一种基于多任务NR-DenseNet网络的航班延误预测模型,旨在同时实现航班延误等级分类预测与延误时间回归预测。首先,预处理相关数据;其次,建立多任务学习特征提取共享层,使用NR-DenseNet网络提取任务之间的共享参数,深度挖掘任务之间的相关特征;然后,建立多任务学习特定任务层,通过回归器与分类器分别输出特定任务的预测结果;最后,采用损失加权方法对两个任务损失函数进行优化,平衡任务间的收敛速度,提高模型泛化性。将模型应用在宁波机场数据集中,与单任务模型相比回归任务平均MSE降低了23.4%,平均MAE降低了14.2%,分类平均准确率提升了2.7%。实验结果表明,该文方法提升了分类任务的准确率降低了回归任务的误差,可以有效提升模型性能。     

火控仿真器设计及关键技术分析

针对火炮随动系统在武器系统中的主要用途,及其设计定型试验对火控仿真器的要求,根据CAN总线的数字式火控仿真器的系统组成及工作原理,分析了火控仿真器硬件设计的特性,利用CAN总线分布式测量控制技术,解决火炮随动系统定型试验中存在的控制设备通用性以及射击试验安全性的技术难题;重点研究了引导函数、正弦控制信号和航路仿真信号的建模方法,给出了基于正弦函数和三次样条函数的引导函数数学模型,经仿真计算,解决了随动系统跟踪不平稳和跟踪误差过大等问题。