灰色系统理论及数据融合技术在低空小目标跟踪中的应用研究

当小目标作低空掠海飞行时,由于海面杂波和电子干扰等因素的影响,易使入侵小目标的反射 信号淹没在杂波中而难以被舰载雷达系统发现,造成跟踪系统的失效。针对这一情况,本文首先应用灰 色系统理论的GM(1,1)模型,处理系统跟踪的数据丢失问题;然后应用数据融合技术来改善和提高系 统的跟踪精度。仿真结果表明,应用灰色系统理论和数据融合技术相结合,可大大提高系统的可靠性和 跟踪精度。     

关于通用层次径向基网络及通用层次模糊系统的全局逼近性质

证明了通用层次径向基网络及通用层次模糊系统是全局逼近器这一重要结论,为其实际应用提供了坚实的的理论基础.     

浅谈对加强装备质量管理的认识

文章通过几年来几起舰船重大故障的原因分析,结合质量管理基础理论,提出了加强装备生产制造和维修过程的管理,提高装备保障能力,以适应未来国防装备的发展保障需求.     

钢板桩围堰施工阶段变形对比分析

泰东河大桥主桥为51 m+85 m+51 m单箱单室变截面连续箱梁,主桥主墩均位于泰东河为Ⅲ级运河河道内距岸边10 m,采用筑岛钢板桩围堰法施工。承台基坑开挖深度7.186 m,属于超过一定规模危险性性较大分部分项工程,施工安全风险大。通过结合基坑开挖过程中实际工况,对钢板桩围堰模型受力分析、计算,探讨了在模型定义施工阶段过程中判别结构变形前和变形后的计算依据和方法,为钢板桩围堰的顺利施工提供了技术保证。     

五河口斜拉桥高性能混凝土长期变形试验研究

五河口斜拉桥主桥和索塔高性能混凝土徐变试验研究,给出了三个配比混凝土的瞬时弹性模量、徐变度、收缩变形和线膨胀系数,依据测试结果提出混凝土的弹性模量、徐变度和徐变系数计算公式。分析认为,混凝土的早期强度和弹性模量相对较高,徐变系数较低,对减少预应力损失和构造物后期变形、加快工程进程都是有利的;测试结果合理可信,计算公式拟合精度高,报告提供的测值及公式可作应用参考。     

钢板桩围堰施工阶段对比分析

泰东河大桥主桥为（51+85+51）m单箱单室变截面连续箱梁,主桥主墩均位于泰东河为Ⅲ级运河河道内距岸边10m,采用筑岛钢板桩围堰法施工。承台基坑开挖深度7.186m,属于超过一定规模危险性性较大分部分项工程,施工安全风险大。本文通过结合基坑开挖过程中实际工况,对钢板桩围堰模型受力分析、计算,探讨了在模型定义施工阶段过程中判别结构变形前和变形后的计算依据和方法,为钢板桩围堰的顺利施工提供了技术保证。     

双薄壁墩间距对连续刚构桥地震响应的影响

为了研究桥墩布置形式对连续刚构桥地震响应的影响, 以某弯连续刚构桥为例, 采用通用有限元程序分析了5种不同的双薄壁墩间距对桥梁结构自振频率的影响, 选取桥位场地人工合成地震波, 对其进行了弹性地震响应分析。分析结果表明: 当双薄壁墩间距在主跨径的1/20~1/25之间变化时, 结构基频变化不超过5%, 在地震作用下, 主梁的弯矩、墩底弯矩及主梁位移最大变化不会超过12%, 说明薄壁墩间距对结构自振频率及地震响应的影响不大, 在初步设计阶段或进行弹性地震响应分析时, 如果双薄壁间距在以上范围内变化, 可以不考虑它对结构动力性能的影响。     

沥青混合料蠕变损伤模型与损伤演化

为定量描述沥青混合料的蠕变特性,考虑沥青混合料在整个蠕变过程中同时存在蠕变硬化机制和蠕变损伤劣化机制,基于分数阶微积分理论,发展了一种相对简单的分数阶蠕变损伤模型,用分数阶Maxwell模型来描述蠕变硬化机制,用损伤应变来表示蠕变损伤劣化机制,并从统计学角度推导出沥青混合料的损伤演化方程;对AC-13沥青混合料进行了不同应力水平(0.179、0.358、0.448、0.537和0.716 MPa)下的单轴压缩蠕变试验,通过Levenberg-Marquardt优化算法进行了非线性拟合,确定了不同应力水平下分数阶蠕变损伤模型的参数与损伤演化曲线;为构建不同应力水平下统一的损伤演化模型,提出了一种统计量化沥青混合料损伤演化的方法,建立了蠕变损伤与损伤应变之间的演化关系。研究结果表明：在不同应力水平下,提出的分数阶蠕变损伤模型与试验结果的判定系数均不小于0.995,适用于描述包括衰减蠕变阶段、稳定蠕变阶段和加速蠕变阶段的整个蠕变过程;在衰减蠕变阶段,不同应力水平下沥青混合料的损伤都小于1.0×10^-3,相对于蠕变破坏时的损伤0.8可以忽略不计,而进入稳定蠕变阶段以后,损伤逐渐增大;当沥青混合料的蠕变应力超过一定值时会发生蠕变破坏,其流值时间取决于所施加的应力水平;用二参数Weibull分布函数拟合所得的蠕变损伤与损伤应变之间演化关系的判定系数为0.992,说明可以建立不同应力水平下的统一损伤演化模型,且其参数只与材料性能和温度有关,与施加应力大小无关。     

自然场景下基于四级级联全卷积神经网络的人脸检测算法

针对于自然场景下人脸检测存在的姿态复杂、遮挡和光照等问题,提出一种基于4级级联全卷积神经网络的人脸检测算法。构建4级级联网络,采用级联分级训练代替端到端训练,以避免只共享1个网络权值的局限,进而获得有区分性功能的深度网络,提高检测精度;每级深度网络结构均采用全卷积结构,可以接受任意尺寸图像的输入,提高检测效率;另外在训练过程采用自举法Bootstrap进行网络模型的优化训练,提高训练样本利用率;利用最终训练好的深度卷积网络模型实现人脸检测。人脸检测实验结果标明,本算法在自然场景下,对多姿态、遮挡、单图多种人脸类型等均具有良好的鲁棒性,同时在现有平台上每张图片的检测速度达到96ms,在国际权威的人脸检测公开测试集FDDB上的"真正率"达到82.98%。     

基于GIS的山区高速公路路基病害防治管理系统研究

随着山区高速公路的大规模建成运营,其路基病害的严重性、发生的频繁性及治理成本大和周期长等特征已经引起了业内人士的高度重视,但是路基病害本身诱因的复杂性和隐蔽性及山区地质条件的特殊性使得山区高速公路路基病害防治研究依然面临很大的困难。基于此种情况,首先介绍了目前山区高速公路路基的主要病害类型及防治特点,并分析了病害治理面临的问题和挑战;在此基础上,提出了构建基于GIS技术的山区高速公路路基管理及病害防治系统的设想;同时对该系统的组成、具体功能及关键技术进行了分析和设计,以期对山区高速公路路基病害治理提供强有力的工具。