基于改进的多层快速多极子算法在舰船RCS计算中的应用

针对舰船RCS提出了对多层快速多极子算法(MLFMA)的改进措施,主要是使用目标旋转法来降低计算的内存需求和提高计算速度.通过目标的旋转,可减小多层快速多极子算法包含目标最高层盒子的尺寸,从而减小了辐射模式取样数和邻近的相互作用,使得在内存需求和计算速度上有明显改进.数值计算结果表明了该方法对舰船类大型目标的有效性和可靠性.这一改进措施对于舰船等电大尺寸目标的电磁特性计算很有实际意义.     

红外烟幕干扰多威胁目标研究

在当前威胁环境下,传统红外烟幕干扰理论无法有效指导水面舰艇干扰来袭红外成像导弹流;为分析传统发射理论的不足并寻求恰当的红外烟幕发射时机,制定合理的红外干扰弹补发决策,必须对红外烟幕干扰多威胁目标进行研究;在建模分析的基础上,结合仿真实例得出了特定态势下的红外烟幕干扰多威胁目标发射时机和补发需求结论;对红外烟幕干扰弹的发射决策制定和节约既定弹药具有较大现实意义.     

基于灰色关联分析的舰船目标分类识别

对舰船目标辐射噪声进行分析,提取其特征组成特征向量,基于灰色系统理论中的灰色关联分析方法,以灰色关联度为基本依据,能够明显区分不同类型和不同航速的舰船目标。     

不完备目标信息系统中的可变精度粗糙集模型

文中以同时具有缺席型和遗漏型未知属性值的不完备目标信息系统为研究对象,根据特征关系,研究可变精度粗糙集的模型及其性质．可变精度粗糙集模型与原始的粗糙集模型不同,它是建立在集合多数包含的基础上的,因而该模型是基于特征关系的经典粗糙集模型的推广形式,而基于特征关系的经典粗糙集模型则是可变精度粗糙集模型的一种特殊表现形式．文中对新模型的主要性质作了阐述和证明,结果表明：在不完备目标信息系统中,新模型与原始的粗糙集模型相比具有更高的近似精度,可进行更为精确的度量．     

目标成本控制在海洋工程项目中的应用

以PL-19330万吨FPSO项目为例,系统描述了目标成本控制在海洋工程项目中的应用,为未来的海洋工程项目目标成本控制提供了宝贵的经验。     

开敞式蝶形码头墩位平面布置的优化研究

通过三维不规则波波浪、潮流水池物理模型实验和OPTIMOOR数学模型计算相结合的方法,针对不同LNG船型尺度进行了多种环境荷载作用下LNG船舶系靠泊状态时缆绳张力及船舶运动量的研究.以减少环境荷载作用下船舶运动量以及均匀缆绳张力分布为优化目标,提出了开敞式蝶形码头泊位长度和墩位平面布置确定的原则和方法.     

船舶柴油机调速器参数整定的多目标优化和多属性决策研究

综合考虑系统在输入阶跃扰动和负荷扰动两个工况时的超调量、稳定时间和ITAE指标,研究了PID控制器参数寻优的问题。采用多目标遗传算法求出Pareto最优解,使用信息熵法和逼近理想解的排序方法（TOPSIS）对Pareto最优解给出了排序。计算了一艘水面船舶柴油机调速器控制的数值算例,结果表明本文方法有效,所设计的PID性能优异,可以工程实际应用。     

基于多目标模糊决策的公路客运枢纽评价方法

在公路客运枢纽方案评价过程中,涉及大量不确定因素和模糊因素。为协调这些因素,并降低人为因素的影响,采用二元对比重要性排序采确定各因素的权重,将备选方案与理想方案的几何偏差作为选优依据,为科学合理地的选择公路客运枢纽提供一种定量的方法,最后给出实例说明方法的实用性。     

融合Lite-HRNet的Yolo v5双模态自动驾驶小目标检测方法

针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见光图像与红外图像的互补优势。由于主干网络进行了充分的特征融合,为加快检测速度取消在检测层中的特征融合结构。其次为了加快收敛速度和提高回归精度采用α-EIoU作为边界框损失函数,同时为选取针对数据集更合适的先验框,使用二分K-means算法进行聚类,并且使用小目标数据增强算法对数据集进行样本扩充。最后在flir数据集上进行对比测试,根据实验结果,提出的算法比Yolo v5在平均精度上提高了7.64%,小目标和密集目标的漏检率明显减少。