基于工业机器人的伪装隐身自动化作业系统发展研究

对国内外自动化伪装隐身作业系统的发展现状进行了梳理研究,分析了目前自动化作业系统的技术特点、研究路线、应用场合和部分研究热点,为发展相关装备提供参考。最后提出未来发展相关技术装备的几点启示。

基于核密度估计的喷枪沉积建模

针对喷枪的涂层沉积建模问题进行研究,通过分析喷涂系统和涂层形成过程,并引入核密度估计方法,构建一种能够适应涂层不同分布情况的喷枪沉积模型,以获得更好的建模精度和应用适应性。开展喷涂工艺试验验证,结果表明,新模型具有高精度和广泛适应性。

一种基于精英策略非支配排序遗传算法-Ⅱ的多层吸波涂层结构设计方法

涂层结构设计是实现吸波涂层良好吸收性能的重要手段,利用计算机辅助进行结构设计成为研究趋势。针对当前涂层结构计算机辅助设计存在的运算效率低、优化目标单一、需人工干预等问题,构建了吸波涂层“宽、轻、薄、强”的多目标优化模型,设计了一种基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的多层吸波涂层结构设计方法,给出了已知材料、已知涂层数下的最优涂层结构设计方案。经实际喷涂测试,采用3号和2号材料的双层吸波涂层经优化后的总厚度为0.6 mm,在18~18 GHz波段的反射率均低于-8 d B.试验验证表明,在保证一定预测冗余的情况下,该方法对雷达波吸收涂层的设计具有一定参考价值。

背景典型斑点特征的聚类分析

迷彩是一项重要的目标防护手段,斑点形状设计是进行迷彩设计的基础。首先自动提取背景图像中的明显斑点,然后分析背景斑点周长、面积、伸长度、矩形度、细长度、分散度等特征的统计特性,最后将长度、矩形度、细长度、分散度作为斑点特征向量对提取出的背景斑点进行HCM聚类分析,进而得到背景典型斑点的特征参数。该方法能得到大样本背景图像斑点特征的统计特征,对自动、定量化的迷彩设计具有一定意义。

美国陆军旅战斗队化生放核力量研究及启示

化生放核部队是美军重要的作战保障力量。为有效应对化生放核威胁和危害,美国陆军通过重塑旅战斗队化生放核力量,不仅提升了自我保障能力,还具备了全频谱作战和可持续作战能力。本文通过研究和分析美国陆军步兵旅战斗队、斯特赖克旅战斗队和装甲旅战斗队化生放核兵员的力量编制和装备编配,试图为未来一个时期陆军合成旅防化兵建设和发展,实现全域作战和立体防护要求提供一定借鉴。研究表明,美国陆军旅战斗队在旅司令部、营司令部和连司令部编设不同岗位的化生放核参谋,作战指挥能力强;在旅司令部、工兵营、侦察营、步兵营/装甲营和支援营编配了大量便携式化生放核装备和少量车载式化生放核装备,自我保障能力较强。

基于深度神经网络的迷彩目标发现仿真学习方法

针对自动化迷彩目标发现学习中有效样本严重不足的问题,借鉴AlphaGo的技术思想,提出了一种基于样本模拟的深度神经网络仿真训练方法。建立了迷彩场景仿真合成模型,通过设计图像空间的复合算法、场景图像深度特征提取策略、目标融合度测量策略,以及图聚类采样算法,批量化地生成了可用于深度神经网络训练和学习的具有代表性的迷彩场景仿真样本;设计了基于深度残差神经网络的迷彩目标发现模型,并引入了多尺度网络训练方法。模拟样本和真实场景图像的实验结果表明,所提方法可有效应用于迷彩目标的自动化识别与评估。