载人空投着陆冲击下不同乘员姿态的损伤影响

针对某军用车辆在1 m高度进行无缓冲平台空投实验,并建立座椅与乘员的模拟模型。利用实验获取的座椅安装点冲击信号作为模拟模型的输入数据,并通过实验结果与模拟结果的对比验证了该模型的可靠性。借鉴航空工程相关研究,提出了一种将各关键损伤指标加以归一化的权重评价指标—加权损伤准则(weighted injury criteria,WIC)。研究了乘员仰卧角度和大小腿夹角两个姿态参数对乘员损伤的影响,并以WIC为优化目标,利用遗传算法完成参数优化工作。研究发现:对乘员小腿运动进行约束能降低乘员整体损伤响应,乘员对抗着陆冲击的最佳姿态为仰卧角47°～56°、大小腿夹角62°～68°。     

基于CMT技术的非正侧面阵机载雷达杂波抑制方法研究

非正侧面阵机载雷达杂波谱与正侧面阵机载雷达杂波谱的主要区别在于它的杂波二维谱图随距离的变化而变化,杂波自由度相对增加,造成常规的统计型STAP杂波抑制方法不再适用.本文通过对非正侧面阵机载相控阵雷达杂波的分布进行详细的分析和研究,提出了一种基于CMT技术的非正侧面阵机载相控阵雷达杂波抑制方法.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

TSB:一种多阶段IPv6路由表查找算法

充分分析IPv6地址结构、IPv6地址分配策略和IPv6骨干网路由表的特点后,将二叉树、段表和路由桶技术相结合,提出一种多阶段IPv6路由表查找算法.和已有算法相比,提出的算法查找速度快、占用内存少、扩展性好、支持增量更新.实验结果表明算法的软件参考实现在装有P4 2.4GHz CPU,512M DDR333 内存和Linux 操作系统的普通PC 机上的查找能力可以到达16MPPS(Million Packet per Second),这可以满足10Gbps 80 字节IPv6最小包的线速转发.对于当前IPv6骨干网BGP 路由表,算法的参考实现只占用几百K 字节的内存.     

一种改进的多跳分组无线网路由协议

对于多跳分组无线网来说,路由协议非常重要.而传统的主动式路由、按需路由和混合路由由于自身的缺陷,都不能保证多跳分组无线网传输的可靠性.为了适应网络拓扑不断变化的客观环境,提高数据通信的可靠性,提出了一种相邻矩阵路由协议,它克服了传统路由协议的缺点,大大提高了多跳分组无线网的链路性能.     

广义加权损失函数下准备金的分位信度估计

由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计.     

基于νt尺度方程的雷诺应力模型初步研究

雷诺应力模型一直是湍流模式理论研究的前沿和难点,而提高数值鲁棒性是其广泛开展工程应用的关键.借鉴经典的k-k L湍流模型,本文构造了一种新的ν_t尺度方程,并将其用于耦合SSG/LRR模式从而形成SSG/LRR-ν_t雷诺应力模型.通过零压力梯度湍流平板边界层、翼型尾迹流、超声速方腔流和NACA0012翼型45°迎角分离流动4个标准算例对新模型进行了验证与确认.同时,为了测试模型的数值鲁棒性,采用高精度数值格式对模型方程进行了离散求解,并与SA涡粘模型和SSG/LRR-ω雷诺应力模型进行对比.结果表明:ν_t尺度方程在黏性壁面边界严格为零,相比传统的ω尺度,具有更好的数值鲁棒性,从而可实现新模型与高精度数值格式的匹配并获得更好的网格收敛效率;新模型具备雷诺应力模型的传统优势,可对拐角流动进行很好的模拟;具备尺度自适应能力,对于非定常分离流动的模拟存在一定的潜力.     

基于二维面形加权叠加的扩展LED光源自由曲面透镜设计

提出了一种适用于二维面形加权叠加的方法,该方法可以针对扩展LED光源设计自由曲面对光分布进行调控。在光源面上取5个采样点作为5个点光源产生5个自由曲面,对每个自由曲面数据点分别乘以权重因子,对加权之后的自由曲面进行叠加,叠加后的自由曲面作为初始轮廓。使用粒子群算法对权重因子做进一步优化,获得最优权重因子,使用最优权重因子对5个自由曲面进行加权叠加。使用叠加之后最优的自由曲面构成的透镜对扩展LED光源进行光分布调控,模拟结果表明,使用该方法可使目标面的照度均匀度达到75%,比初始透镜在目标面产生的照度均匀度提高了15%。该方法具有优化变量少、面形连续性好、收敛速度快等优点。     

基于多尺度自适应胶囊网络的高光谱遥感分类

胶囊网络(CapsNet)是一种新型的神经网络,已被广泛应用于高光谱遥感分类。针对胶囊网络所面临的过拟合和梯度消失等问题,提出一种基于多尺度自适应胶囊网络(MSCaps)的高光谱遥感分类方法。利用多尺度(不同尺寸的输入图像)的卷积层来提取地物的空间特征与光谱特征,并采用一种非迭代自适应路由算法进一步改进CapsNet的结构,避免了耦合系数c_ij的稀疏化引起的过拟合问题。利用PU和SA两个公共高光谱数据集从总体分类精度(OA)和模型训练效率两方面评价了MSCaps的分类性能。在分类精度上,利用MSCaps与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、深度卷积神经网络(CNN)、CapsNet、多尺度的胶囊网络(MCaps)、基于非迭代自适应路由算法的胶囊网络(ARWI-Caps)、多尺度的卷积神经网络(MSCNN)对原始影像的OA进行对比;还与SVM、RF对经主成分分析(PCA)特征提取后的影像的OA进行对比,其中两种分类方法分别简称为PCA-SVM与PCA-RF。在训练效率上,对MSCaps的训练时间和CNN、CapsNet、MSCNN的训练时间进行对比。实验结果表明...     

工件的释放时间和加工时间具有一致性的单机在线排序问题研究

工件的释放时间和加工时间具有一致性, 是指释放时间大的工件其加工时间不小于释放时间小的工件的加工时间, 即若$r_{i}\geq r_{j}$, 则$p_{i}\geq p_{j}$。本文在该一致性约束下, 研究最小化最大加权完工时间单机在线排序问题, 和最小化总加权完工时间单机在线排序问题, 并分别设计出$\frac{\sqrt{5}+1}{2}$-竞争的最好可能在线算法。     

消失的弱~Morrey 型空间上某些算子的刻画

In this paper we mainly give some characterizations for the boundedness of the weight Hardy operator, maximal operator, potential operator and singular integral operator on the vanishing generalized weak Morrey spaces V W L_Π~(p,φ)(?) with bounded set ?.