舰船武器装备环境适应性研究与分析

阐述了环境对武器装备的影响,通过舰船装备所面临的各种气候环境和机械环境要求的分析,以及这些环境对装备影响的研究,分析了造成舰船装备环境适应性差的原因,提出了改进建议,进一步强调了开展武器装备环境适应性研究的重要性。     

舰船装备综合保障现状分析与发展趋势

保障性与作战性能居于同等重要的地位,是制约舰船装错发展和影响寿命周期费用的重要因素.本文对国内外舰船综合保障现状与发展趋势进行了详细、深入地分析,同时针对我国舰船装备综合保障存在的主要问题,提出了参考性的建议.     

姿态变化对舰船感应磁性的影响

基于弱磁环境下铁磁质的磁化规律,利用舰船姿态变化模型和国际地磁参考场模型,研究不同磁航向情况下,横摇角、纵摇角和偏航角对舰船感应磁性各分量的影响。仿真分析表明,在地磁坐标系中,舰船的各个感应磁性分量除了受磁航向影响之外,还受横摇角、纵摇角和偏航角的调制作用,其中,横摇角的作用最为显著,使得相应磁性产生与横摇频率相同的变化;纵摇角的作用次之,偏航角的作用最小。     

船载炮的射击误差分析及消除方法

基于船舶在海浪中运动模型，结合炮兵射击学原理，研究了船舶摇摆导致火炮基座运动以及杆臂效应导致子惯导初始对准误差等因素对火炮射击的影响，分析了传递对准消除对准误差角的效果。仿真表明，低射界射击情况下，纵摇和横摇对射击距离的影响随射程增大而减小；对射击方向而言，纵摇的影响随射程增大而减小，而横摇的影响则随射程增大而增大；由安装偏差所造成的杆臂效应产生的误差角对射击的影响也很明显，其影响随船舶振荡运动的幅度的增加而增大；采用基于卡尔曼滤波的传递对准能快速消除船载炮初始对准角误差，从而提高火炮初始装定射角的准确性。     

基于振动信号的舰船发动机故障诊断

传统舰船发动机故障诊断方法诊断时,需要对舰船发动机进行一定程度上的拆卸,无法完成零拆卸的故障检测,为此提出基于振动信号的舰船发动机故障诊断方法。使用不同波段振动信号作为检测探伤手段,采集多频段的振动信号,分析信号携带的诊断信息,完成舰船发动机故障诊断模型构建;计算振动信号非线性鲁棒值,锁定故障位置,通过编程分析,实现舰船发动机故障诊断。试验结果表明,设计的故障诊断方法比传统方法诊断定位准确率高2%,说明设计的诊断方法具备极高的有效性。     

舰船用通信网络的入侵检测技术研究

舰船用通信网络容易受到敌方电磁场的入侵干扰,导致通信受阻,通过入侵检测,提高舰船用通信网络的抗毁性。提出一种基于自适应线谱增强和滤波技术的舰船用通信网络的入侵检测技术。采用多源波束形成方法进行舰船用通信网络传输信号采集,对采集的通信信号进行自适应线谱增强处理,提高网络通信信号的增益强度,对增强的网络通信信号进行抗干扰滤波设计,采用梯度算法对滤波输出的舰船用通信网络传输信号进行自适应迭代,准确检测出信号中的入侵成分。仿真结果表明,采用该检测技术进行舰船用通信网络的入侵检测的准确检测概率较高,抗电磁干扰能力较强。     

大型舰船通信网络入侵检测方法研究

针对传统的入侵检测方法一直存在入侵检测误差大、收敛性差的问题,提出基于惩罚函数和多元回归分析数学模型的大型舰船通信网络入侵检测方法,通过确定入侵节点区域面积计算舰船通信网络入侵节点聚集度,引入一个惩罚函数,再采用决策树分类法对舰船通信网络入侵节点进行分类。采用均方差作为标准测度函数,获取均方差之和,并通过构建多元回归分析数学模型,实现对大型舰船通信网络入侵的检测。实验结果对比可知,采用改进检测方法时,其检测误差及算法的收敛性,一直优于传统检测方法,具有一定的实用性。     

舰船传感网络入侵数据快速定位方法分析

为了保证舰船传感网络的安全运行,提出舰船传感网络入侵数据快速定位方法。通过网关/基站和节点,设计适合舰船传感网络入侵数据定位的拓扑结构,并根据构建的目标定位网络拓扑结构,采用三边质心法获取入侵节点坐标,完成对舰船传感网络入侵数据的快速定位。根据实验结果可知,所提方法能够快速且精准的对舰船传感网络入侵数据进行定位,为舰船网络通信安全奠定了基础。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

基于改进神经网络算法的舰船操纵性能预报系统

针对传统舰船操纵性能预报系统预报精度低、稳定性差、效率慢等弊端,设计一种新的基于改进神经网络的舰船操纵性能预报系统。对标准神经网络算法容易陷入局部最优解的不足进行改进,用共轭梯度法取代原梯度下降算法,介绍了改进后的神经网络算法。通过矩阵方式对舰船操纵稳定性的构成进行描述,利用改进的神经网络算法设计舰船操纵稳定性预报系统。实验结果表明,所设计系统预报精度高、稳定性强、效率快,能有效完成舰船操纵稳定性的预报。