一种面向舰船结构毁伤的大变形流固耦合数值计算方法

水下爆炸导致舰船结构毁伤是一个复杂的非线性大变形流固耦合过程,高精度的流固耦合计算是获得高置信模拟结果的关键。基于浸没边界思想,本文提出一种面向大变形壳理论的流固耦合数值方法,可精确刻画流固耦合界面并高效求解流固界面约束方程。基于该方法,本文提出了完整的适用于水下爆炸舰船结构毁伤的大变形流固耦合数值计算方案,并基于大规模并行编程框架,研发形成适用于舰船结构毁伤的流固耦合大规模并行计算软件。与泰勒平板理论解和水下爆炸结构冲击响应实验数据等进行对比表明,本文方法可有效模拟大变形流固耦合工程问题,具备较高数值求解精度。在此基础上,完成了水下爆炸整船结构毁伤过程大规模数值模拟。该方法可有效应用于舰船毁伤等级评估,应用前景广阔。     

一种快速跟踪的卡尔曼滤波算法及其在舰船组合导航中的应用

在用卡尔曼滤波算法估计动态系统的状态时,如果系统运动状态发生突变,会导致滤波估值不能及时跟踪系统真实状态的变化。本从算法上分析了产生这种现象的原因,提出了根据不同传感器观测值的误差特点对算法进行改进的方法,使得卡尔曼滤波器跟踪速度和滤波精度大大提高,并将其成功地应用于推算船位/GPS组合导航系统。     

舰船光电系统技术及其演进方向

21世纪是光电技术发展的新时代.随着新一代信息技术的发展,以及人工智能、无人平台的广泛应用,光电技术在军事上的作用日益突出.与陆军、空军以及其他军兵种的光电系统相比,海军舰船光电系统有其突出的特点.结合近六十年来舰船光电系统的发展,介绍了舰船光电系统的概念与分类,简述了舰船光电系统的主要传感器、系统研制开发中的关键技术...     

一种提高可见光遥感图像黑极性舰船目标检出率的方法

针对遥感卫星和高空无人机在海上航拍的可见光遥感图像中黑极性舰船目标检出率低的问题,提出了一种基于暗原色先验和恒虚警率原理的舰船目标检测方法。这种方法先对目标图像进行预处理,得到其暗原色图(Dark Channel Image,DCI);再将DCI作为二维恒虚警(2-D CFAR)检测法的输入,以局部统计灰度均值和方差作为目标检测特征,通过选择合适的目标判定阈值及目标空间分布信息完成疑似目标定位;疑似目标集合可以有效地被舰船目标特征矢量进行检验,根据得到的结果判定虚警是否去除,最后得到最终目标检测结果。实验结果表明,该方法对于可见光遥感图像中的舰船目标有较为准确的检测效果,总检出率可达96.07%,并且对人眼视觉不易判别的黑极性目标有着类似“放大镜”的作用,对黑极性舰船目标的检出率可达86.71%,较大地提高了可见光遥感图像中黑极性舰船目标的检出率,对优化黑极性目标检测方法创新有一定的指导意义,也为暗原色先验原理的应用提供了新思路。     

基于多模态数据特征融合的舰船识别算法研究

在复杂海域场景下如何综合利用舰船监测的多模态数据进行高效特征提取和特征融合,以此来综合提升舰船识别精度仍存在巨大挑战。针对海域环境中舰船单一数据源识别准确率问题,提出一种有效的多模态数据特征提取和特征融合的舰船识别算法,然后基于深度残差网络模型进行特征融合以提升舰船识别准确率。通过实验结果对比,相比于其他算法基于多模态数据的舰船识别算法平均准确率提升约18%,有效地提升了舰船识别准确率,对相关船舶领域的研发工作具有借鉴意义。     

基于深度卷积神经网络的SAR图像舰船小目标检测

针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标背景复杂的特点,提出一种基于改进YOLOv3的SAR图像舰船小目标检测算法。首先,通过分析残差网络的设计原理,针对不同场景下舰船目标的特点,重新设计底层残差单元;其次,改进特征金字塔的网络结构,解决感受野与定位之间的矛盾问题,提高了小尺度舰船的检测效果;最后,通过引入平衡因子,优化损失函数中的小目标权重。实验结果显示,相比原始YOLOv3方法,所提方法在舰船目标公开数据集上F1值提高6.3%,同时,较快的检测速度使得所提算法可用于实时目标检测。     

高速水面舰船型线的数学模型

提出了一种应用数学模型构建高速水面舰船船型的设计方法.该"数学船型"方法根据舰船的应用特性确定船型曲线的几何性质及应满足的定解条件,应用定解条件确定船型曲线的形状函数或型值函数,从而生成所需船型曲面.实验表明,"数学船型"方法无需型值即可得出设计舰船的型值表、型线图和任意视向的立体船图,且能保证船体的浮性、稳性和具有最小阻力等重要性能.方法可用于舰船设计的初始阶段,在与"数学船池"连接后,易于对船型做优化设计.     

基于CMAC神经网络的舰船运动预报仿真研究

舰船运动是引发多种海面事故的主要原因,为了提高舰载机着舰安全系数、提高舰船战斗力、减少海难等事故的发生,舰船运动极短期预报是至关重要的.首次将CMAC神经网络应用于舰船纵摇运动姿态的极短期预报中,建立了CMAC神经网络舰船运动预报模型.同时对实际的舰船纵摇运动数据进行了数值仿真,证实了CMAC神经网络模型在舰船运动预报中的应用是合理且可行的.     

一种新式的轻便型目标指示系统

在高技术背景作战条件下，为弥补电磁设备易受干扰的缺点，设置了一种轻便、快速、适应能力强的近程目标捕获指示系统，用来填补火控设备受到压制时发现和攻击目标的能力损失。该系统集惯性、光、机、电和信息处理技术于一体，由三个光纤陀螺、两个微硅加速度计、一个光电瞄准器、一个测距仪和必要的固定装置构成。它实际是一个捷联姿态瞄准系统，能快速瞄准目标，计算出目标的准确位置，并将该位置参数发送给武器系统，使武器系统进行射击诸元解算。     

基于AFPN的舰船电子综合化系统总线故障诊断研究

针对舰船电子综合化系统总线故障诊断模糊性、不确定性的日益增强,且难以实现快速故障诊断的难题,提出一种基于自适应模糊Petri网(Adaptive Fuzzy Petri Net,AFPN)的舰船电子综合化系统总线故障诊断方法;在加权模糊Petri网(Weighted Fuzzy Petri Net,WFPN)的基础上,引入神经网络技术,给出了AFPN的形式化定义及学习算法;实例分析验证了所提方法的有效性,研究表明:AFPN模型具有很强的自适应能力和推理能力,克服了传统单纯依靠人工经验故障诊断的不确定性和偶然性,可以实现舰船电子综合化系统总线快速精确的故障诊断。