● 基于 MATLAB 的导弹毁伤效能数值计算效率优化方法
作者： 肖师云,陈文
摘要： 为解决蒙特卡洛仿真法评估导弹毁伤效能计算时间长、效率低的问题,研究了一种基于 MATLAB 的导弹毁伤效能仿真计算效率优化方法。在建立一体化目标易损性模型和战斗部威力场模型的基础上,应用包围球相交检测法实现破片射击线与目标部件相交的快速检测,并建立了交点求解优化算法;基于 MATLAB 编制了导弹毁伤效能快速数值计算程序。实例结果表明:与常规线面相交求解算法相比,优化方法的计算效率提高了约 16 倍。
● 中低层框架建筑物毁伤效能评估模型及用弹量算法
作者： 黄建涛,彭永,陈浩
摘要： 针对中低层框架建筑物毁伤效能评估问题,提出采用毁伤范围矩阵表征武器战斗部毁伤能力的思想和方法,结合投射精度建立了以房间平均毁伤数量占比为毁伤效能表征的单弹和多弹打击建筑物目标的毁伤效能评估模型。研究了基于卷积运算的毁伤程度计算方法。在此基础上,为实现多弹打击下建筑目标毁伤的最大化,结合多弹毁伤效能评估模型与遗传算法,研发了打击中低层框架建筑物的瞄准点优化及用弹量测算计算程序,并结合案例对相关影响因素进行了分析。结果表明:所提方法可高效获取达到预定毁伤效果时的最佳瞄准点策略和相应的最少用弹量,并可在程序中展示给定策略下的房间毁伤分布。
● 考虑积累效应的弹药毁伤效能评估方法
作者： 周兰伟,王俊,李向东
摘要： 为提高多发弹药对地面目标毁伤效能评估的精度,提出了一种考虑毁伤积累效应的多发弹药对地面装备目标毁伤效能评估方法。以典型地面装备为例,分析了地面装备的易损性,建立了杀爆类弹药对地面目标的毁伤能力表征方法及弹药毁伤效能评估模型;在此基础上,研究了毁伤积累效应对弹药毁伤能力的影响规律,实现了考虑毁伤积累效应的多发弹药毁伤效能评估。结果表明:考虑积累效应后,弹药对目标的毁伤效能指数不再是定值,而是随着弹药数的增加而逐渐增大,对目标的毁伤概率也随之增大,
相较于不考虑毁伤积累效应时增大 6 % 以上。
● 线列式破片战斗部对导弹目标毁伤效能分析
作者： 罗俊豪,张克钒,王硕,李翔宇
摘要： 为探究线列式破片战斗部对导弹目标的毁伤效能,通过数值计算方法,研究了线列式战斗部破片排布方式及炸药材料类型对破片威力场分布特性的影响规律,分析了不同着靶姿态对破片侵彻导弹舱段等效靶板的影响,得到破片侵彻不同厚度靶板的极限速度;对导弹目标整体及各舱段毁伤程度进行定义,并对不同弹目交会条件下线列式战斗部对导弹目标的毁伤效能进行了研究。结果表明:弹目交会时,战斗部俯仰角的变化主要影响破片场命中导弹时的轴向位置;战斗部偏航角的变化会影响破片聚焦带的方向;弹目距离主要影响导弹目标附近的破片密度。
● 基于在线知识蒸馏的物理感知图像去雾算法
作者： 兰云伟,崔智高,李晓阳,苏延召,王念,李爱华
摘要： 为解决传统图像模型在去雾时会产生伪影、光晕等问题,结合深度学习,提出了一种基于在线知识蒸馏的物理感知图像去雾算法。算法首先通过物理感知单元构建的多尺度网络获取丰富的共享特征,然后采用基于模型的方式和端到端的方式分别生成去雾图像,最后采用特征聚合块来融合两种方式生成的去雾图像。此外,算法采用在线知识蒸馏的学习策略来联合优化网络。实验结果表明:与其他去雾算法相比,所提算法在合成图像和真实场景图像上均取得了优异性能,在合成有雾室外数据集 SOTS 上的峰值信噪比和结构相似度分别为 23.59 dB 和 0.937 。
● 基于卷积神经网络的景象匹配区适配性筛选方法
作者： 李邦杰,武健,张大巧,朱宏伟,胡超帝,白双豪
摘要： 针对基于图像特征指标的景象匹配区适配性筛选方法效率低、景象匹配区规划周期长的问题,提出一种基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的适配性筛选算法。首先以典型的城市、荒漠、农田等 6 类景象为对象,构建包括灰度均方差、高程方差、独立像元数和最大峰值比等的图像特征指标,形成相关数据集;设计基于 CNN 的景象匹配区适配性筛选模型,并分析了迭代次数、训练样本数量、像元数等对模型计算精度的影响;最后选取合适的迭代次数和全连接层神经元数,利用数据集验证了本文算法。结果表明:所提方法可以有效提升大规模典型景象的匹配适配性筛选效率。
● 基于离散指示矩阵优化的多视角图聚类方法
作者： 王念,张炜,崔智高,苏延召,姜柯,李爱华
摘要： 为了解决当前多视角图聚类方法依赖于谱分解而导致计算量高且超参数调优过程繁琐的问题,基于离散指示矩阵优化的方式,提出了一种无超参数的多视角图聚类方法。为了避免谱分解的连续松弛,采用一种超集群策略来高效区分数据的离散集群关系。在优化层面,改进了传统的坐标下降方法,以降低计算复杂度以及实现离散指示矩阵的快速优化。在物体图像、人脸图像、文本数据、手写字体图像中进行了算法性能验证。结果表明:相比于最近常用的多视角图聚类方法,所提方法在聚类精度和运行效率方面具有明显优势。
● 基于脑功能网络的抑郁脑电信号分类方法
作者： 陈万,蔡艳平,李爱华,苏延召,姜柯
摘要： 通过探究多种脑功能网络构建方法在抑郁脑电信号分类中的性能,提出了一种基于相位滞后指数、自适应阈值和卷积神经网络的高精度抑郁脑电信号分类方法。首先,利用不同连通性方法和二值化方法的组合构建了多种抑郁脑功能网络;然后,基于图论分析从脑功能网络中提取网络参数;最后,将脑网络参数输入多种分类器,实现抑郁脑电信号分类。此外,建立了一种基于可分性测度和量子粒子群优化的自适应阈值法和自适应密度法,以避免人工设置阈值和网络密度的主观性。实验结果表明:与其他常用方法相比,在 alpha 频带上,所提分类方法的性能最好,分类准确率和灵敏度分别为 88.03 %、 89 %。
● 基于交流阻抗法的复合多层石墨烯丁羟推进剂老化监测研究
作者： 段磊光,霍怡伟,郭剑锋,王鑫峰
摘要： 为探索一种固体推进剂老化无损监测方法,以复合多层石墨烯丁羟推进剂为实验对象,在 60 °C的高温环境下进行热加速老化实验。使用了一种新型无源无线式便携固体发动机推进剂老化数据采集系统,利用其阻抗参数采集模块测量丁羟推进剂不同老化时间的交流阻抗实部和阻抗虚部参数,制成交流阻抗谱;通过交流阻抗谱分析丁羟推进剂的交流阻抗参数与老化时间的关系;最后基于该关系,利用 BP 神经网络算法对热加速老化条件下推进剂的寿命进行了预测。结果表明:最小性能梯度为 10 - 6 、最高失败次数为 6 时,预测结果最佳。
● 一种电荷灵敏前置放大器的设计与实现
作者： 王佳帅,秦晋,许鹏,卜洪涛,王道平
摘要： 针对传统金硅面垒 α 谱仪所使用的电荷灵敏前置放大器存在电路结构复杂、损坏后维修周期长的问题,基于低噪声场效应管和集成运算放大器,使用电路仿真软件,设计了针对金硅面垒半导体探测器的电荷灵敏前置放大器,简化了电路结构。对该前置放大器参数进行了理论计算和实验测试。结果表明:自制的电荷灵敏前置放大器的电荷变换增益为 5 × 10 12 V/C,能量变换增益为 222 mV/MeV,上升时间为 200 ns;将其应用于金硅面垒 α 谱仪之中,能够测量 239 Pu 板状源的 α 能谱。
● 泡沫镍负载石墨烯/钯复合催化剂制备及电催化偏二甲肼研究
作者： 周婉婷,吕晓猛,贾瑛,沈可可
摘要： 为了解决电化学方法处理偏二甲肼 (Unsymmetrical Dimethylhydrazine,UDMH) 污染时,常用的碳基电催化剂贵金属含量较高、价格昂贵的问题,采用化学浸渍法制备泡沫镍负载石墨烯/钯复合催化剂,分析了氧化石墨烯浓度、PdC l 2 浓度和 pH 值对催化剂性能的影响,运用扫描电子显微镜、X 射线能谱和 X 射线衍射表征了催化剂的表面
形貌和结构特征。将复合催化剂应用于构建 UDMH-质子交换膜燃料电池,测试了电池的性能。结果表明:大比表面积的氧化石墨烯浓度变化是影响复合电极电催化性能的主要因素;在氧化石墨烯浓度为 1 mg/mL、PdC l 2 浓度为 0.2 mol/L、pH= 3 的条件下,UDMH 氧化峰电流密度最大;所制备的燃料电池可获得最大开路电压 0.9 V、最大功率密度 0.61 mW/cm2的性能输出。
