炸药爆轰产物的Jones-Wilkins-Lee(JWL)状态方程参数一般由圆筒试验确定，但圆筒试验并不适用于宏观上呈云雾状态的燃料空气炸药(FAE)。为确定FAE爆轰产物的JWL状态方程参数，基于外场FAE爆轰试验数据，引入反向传播神经网络联合遗传算法(BPNN-GA)，建立适用于FAE的状态方程参数计算方法，并与单爆源和多爆源的外场试验结果对比。研究结果表明：引入BPNN-GA可以简化状态方程参数优化过程，提高了寻优速度和精度；基于FAE爆轰产物JWL状态方程参数，建立单爆源与多爆源的FAE云雾爆轰模型，数值仿真所得的冲击波轮廓与实际爆轰冲击波形貌一致，单爆源与多爆源50 m测点处地面峰值超压仿真值与试验值的最大偏差分别为9.0%和11.1%.

为提高双电机耦合驱动履带车辆直驶稳定性，从机械及控制两个方面对驱动系统输出同步问题进行研究。对驱动系统中的耦合机构负载均衡原理进行分析，得出耦合机构可以使其两个输出 端的负载差传递到两个输入端后降低60%～80%. 通过深入分析双电机耦合驱动系统同步运行的影响因素，提出基于模糊PID的偏差耦合同步控制策略，对两侧电机控制误差存在差异及驱动系统输出端存在不平衡负载状态下，有、无同步控制的情况进行仿真对比，并进行基于实车平台的双电机耦合驱动系统同步性能试验。仿真及试验结果表明，利用机械、控制相结合的方法很好地解决了双电机耦合驱动履带车辆直驶同步的难题。

随着综合模块化车辆电子系统的逐步应用，需要进一步研究其中的系统管理及软件重构技术，以提高车辆的故障处理能力及系统可靠性水平。研究联合标准化航空电子系统架构委员会(ASAAC)航空电子系统标准中的系统管理技术，以此为基础针对车辆电子系统的特点设计及实现一种基于异步通信的系统管理及软件重构方案，给出系统管理配置的实例及系统管理软件、模块管理软件的详细说明,并在桌面和嵌入式环境下完成了试验验证。研究和试验结果表明，该方案可以有效地降低多处理模块ASAAC系统管理所使用的通信负荷，较好地应对应用软件异常退出、模块断网或断电、软件重复运行等车辆电子系统中的常见故障，能在这些有故障的情况下保证系统应用软件运行的可靠性和完备性。

知识的提取与重用对提高工程设计效率、减少设计活动中的重复工作有着重要意义，针对工程领域知识形式的多样化、结构化等特点，提出一种基于功能分解结构模型的半自动化知识提取方法。通过功能分解完成结构模板的构建;采用命名实体识别技术从工程文本中提取设计相关关键信息;进一步基于隐含狄利克雷分布模型完成文本主题聚类，在此基础上实现关键信息与功能分解结构的关联；在提出该方法与流程的基础上，完成原型系统的设计与开发，并以自动武器概念设计以及闭锁机构的设计为例展示了完整的功能分解以及知识提取过程。研究结果表明：半自动知识提取方法能有效地减少知识提取过程中的人为工作；知识重用适应工程领域的设计思路，可向设计者提供相关的领域知识。

为获得聚四氟乙烯（PTFE）基铝（Al）活性材料的热化学反应性能，开展包含不同Al粒径的PTFE基Al活性材料在不同升温速率下的热化学反应实验。采用湿混工艺制备包含50 nm和10 μm两种Al粒径的PTFE基Al活性材料，并利用差示扫描量热法与热重分析法分析它们在10 ℃/min、 15 ℃/min、20 ℃/min、30 ℃/min升温速率下的热化学反应行为。结果表明：在10~ 30 ℃/min升 温速率中，包含纳米Al颗粒的PTFE基Al试样都发生了反应放热，而包含微米Al颗粒的PTFE基Al试样在小于900 ℃时并未与PTFE分解产物发生反应； Al颗粒的加入会对PTFE的热分解起到一定催化作用；对于Al粒径为50 nm的PTFE基Al活性材料，随着升温速率的增大，反应放热峰的峰值温度不断向高温区移动（由10 ℃/min的578.9 ℃移动到30 ℃/min时的608.5 ℃），单 位放热量逐渐增多（由10 ℃/min升温速率下的331.6 J/g升高到30 ℃/min升温速率下的641.3 J/g）；研究结果对PTFE基Al活性材料的工程化应用具有参考意义。

为研究星型装药的固体火箭发动机的热安全性问题，针对装填高氯酸铵/端羟基聚丁二烯（AP/HTPB）推进剂的火箭发动机开展烤燃数值研究。采用两步总包反应描述AP/HTPB的烤燃过程，建立三维烤燃模型对快速、中速和慢速加热速率下火箭发动机的烤燃行为进行数值预测。结果表明：升温速率对着火温度和着火延迟期有一定影响，对着火区域的中心位置、形状和大小有较大影响：在升温速率0.55~1.45 K/s快速烤燃工况下，着火位置紧邻推进剂右侧端面；在升温速率0.005~0.011 K/s中速烤燃工况下，着火区域均呈不连续点状圆环分布，着火点位于翼槽中线上；在升温速率2.4~3.3 K/h慢速烤燃工况下，着火点以翼槽中线呈对称两点分布；随着升温速率升高，着火位置向推进剂右侧端面移动；着火温度T_i与升温速率k呈二次函数关系，即T_i= 516.659 36- 1.267 8k+7.479 4k².

为研究砂浆靶目标在动能弹超高速撞击下的破坏响应，利用2级轻气炮开展卵形头部钢杆弹以1 200Symbol~A@2 400 m/s速度侵彻砂浆靶的实验。根据侵彻实验结果，分析得到：靶体开坑直径和开坑深度与撞击速度呈线性关系；随着撞击速度的增加，侵彻深度呈现先线性增加、后逆减、再缓慢增加的趋势，分别对应刚性侵彻、半破碎侵彻和破碎侵彻3种截然不同的侵彻机制。基于前述分析，以内摩擦理论为基础，结合弹体质量损失函数，推导得到刚性侵彻和半破碎侵彻深度计算公式，并与实验结果进行对比。结果表明：考虑弹体质量损失的侵彻深度计算模型理论计算结果与实验结果吻合较好，解释了超高速侵彻过程中侵彻深度逆减的特殊现象，揭示了砂浆靶中侵彻深度变化规律的内在机理。

为求解双脉冲导弹多阶段协同轨迹规划问题，并考虑将分离的发动机壳体投送至安全区域，提出一种基于高斯伪谱法和人工神经网络的分布式并行算法。针对双脉冲导弹两级脉冲的工作特点，将全弹道划分为发射段、爬升段、续航段和制导攻击段4个阶段；为预测分离发动机壳体的落点位置，建立射程预测函数，并利用人工神经网络对该函数进行离线拟合，以提高预测速度；在分布式并行算法中各导弹并行独立求解最优轨迹，并引入飞行时间下界约束保证导弹飞行时间一致性。通过两个仿真算例，将该分布式并行算法与集中式算法进行了比较，仿真结果表明，所提的分布式并行算法对于求解双脉冲导弹多阶段协同轨迹规划问题可得到更优的性能指标，以及更高的求解效率。

为研究爆炸载荷下冲击波在铝粉与橡胶复合材料中的传播规律，利用药柱加载的试验方法，采用锰铜压阻传感器测得铝粉体积含量为30%～60%的试样中6.50～14.25 GPa范围内的冲击波压力数据，结合材料的细观结构分析其对冲击波的衰减机理。通过试验与数值模拟相结合的方法获得冲击波在50%铝粉含量试样中的衰减规律。结果表明：在相同装药特性产生的爆炸载荷作用下，15 mm传播距离处的冲击波压力随铝粉含量的增加而先减小、后增大；铝粉含量为50%的含铝橡胶对冲击波的衰减能力最强，这与其表现出较强的黏性本构行为相关，数据拟合得到其冲击波压力衰减系数为0.066 8.

捷联惯性基组合导航中，辅助信息源短时失效会导致组合精度降低，对此提出高斯过程回归辅助捷联惯性基组合导航算法。该方法利用经过组合导航闭环校正的捷联惯性导航系统速度输出作为高斯过程回归的训练输入集，辅助信息源的速度输出作为训练输出集，在未发生失效时对高斯过程回归进行训练，辅助信息源失效时利用高斯过程回归预测辅助信息源输出以实现组合滤波量测更新。在实测实验中，利用低精度微机电系统/全球定位系统组合车载数据，比较所提算法与传统算法在失效情况下姿态、位置和陀螺常值漂移估计效果。结果显示：在60 s的短时失效情况下，所提算法纵摇、横摇、位置估计效果提高90%左右，航向估计提高70.7%，东向、北向陀螺漂移估计分别提高10.3%，10.8%，证明所提算法可以有效地解决组合导航中辅助信息源短时失效问题。

在旋转捷联惯性导航初始对准过程中，尺寸效应带来的加速度测量误差影响对准精度，为此提出一种基于尺寸效应在线估计与补偿的旋转调制初始对准方法。建立旋转调制初始对准的最优估计模型，并阐述旋转调制对初始对准的误差抑制机理；分析尺寸效应对加速度计输出的影响规律，推导出尺寸效应误差数学模型，将内杆臂长度参数扩展至初始对准状态空间，在初始对准最优估计过程中估计出内杆臂长度，同时在滤波模型中补偿尺寸效应误差。对旋转捷联惯性导航系统进行了实验，结果表明，内杆臂长度得到在线估计，通过尺寸效应补偿提高了旋转调制初始对准精度。

针对低信噪比环境下辐射源调制识别准确率和时效性不高问题，提出一种基于时频特征、栈式降维和字典学习的分类识别系统。对时域信号进行时频变换和稀疏域降噪，获取二维时频特征并降低噪声干扰；基于无监督学习的栈式降维网络提取低维非线性特征，进而降低特征冗余并提高后续处理时效性；通过多项判别约束和正则约束强化字典类间判别能力与分类时效性，并实现调制类型识别。仿真结果验证了该分类识别系统的有效性和可行性：当信噪比为-8 dB时，单载频信号、二相频率编码信号、四相频率编码信号、线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号、Frank信号7类辐射源信号的整体平均识别率达到95.93%，具备较强的鲁棒性和时效性。

针对传统磁源边界识别方法在斜磁化条件下对多磁源目标识别能力较差的问题，提出斜磁化条件下多磁源目标的边界识别方法。根据矢量合成原理将磁场分量转化为总幅值异常以及方向余弦，利用改进K奇异值分解方法重建磁信号。利用归一化磁源强度与化极互相关的方法估计不同计算区域内磁源的磁化方向，将磁测数据转化为垂直磁化条件下的磁测数据。通过磁梯度张量矩阵特征值的绝对值之和与垂直条件下磁场沿z轴方向的分量在z轴方向上梯度的比值对磁源的水平边界进行求解，实现了对磁源水平边界的估计。仿真和试验结果表明，该方法能够准确识别斜磁化条件下多目标磁源的边界，且具有较强的抗噪性。

在遥感探测领域，实现复杂环境条件下机场跑道类地物目标和轮廓的精确检测具有重要意义。以YOLOv3为代表的主流深度学习算法在目标检测领域取得了显著的成绩，但该方法只能以矩形框给出目标的粗略位置，检测结果具有一定的背景区域且无法准确得到角点位置。针对以上问题，提出一种基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法。综合利用典型四边形角点回归策略、四边形锚框机制、四边形的非极大值抑制模块以及目标几何拓扑关系，通过网络的轻量化设计和模型压缩，实现对目标在仿射畸变下成像特征的学习，能够快速预测目标的角点坐标，并以目标的四边形轮廓给出其位置。仿真实验结果表明，该算法具备机场跑道目标类型区分和轮廓提取的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位难题；在不损失精度基础上网络经压缩后较压缩前的检测速度提高了1倍，大幅提升了自动目标检测的准确性和高效性。

超低频电磁波（30~300 Hz）在水和土壤中的路径损耗较小，因此在海底、矿井应急、地震预报及军事等领域具有不可替代的作用。为实现小型化和低功耗的超低频机械天线，对运动磁偶极子辐射特性进行了研究。通过控制永磁体旋转产生交变磁场，辐射超低频电磁波;将旋转永磁体等效为其表面安培电流，依据法拉第电磁感应定律，结合安培电流模型，引入永磁体参数及被测距离建立辐射功率解析模型；分析实验研究影响因素与旋转永磁体辐射功率的关系，并利用二进制数字频率信号调制进行通信实验。结果表明：旋转永磁体在空间辐射功率与永磁体剩磁的平方、永磁体体积的3次方呈正比，与测试距离的4次方呈反比；通过对转速的实时控制，以及对信号进行时频域变换，实现了超低频通信。

针对水下声学滑翔机样机研制对小尺寸、耐压复合同振式矢量水听器的迫切需求，设计面向水下滑翔机平台的耐压复合同振式矢量水听器。根据矢量水听器工作原理，对其声压通道和矢量通道进行声学设计；仿真分析压电陶瓷元件和薄壁铝合金壳体耐压特性，完成矢量水听器整体结构设计与制作；进行矢量水听器耐压能力及电声参数测试，将该水听器集成应用于水下声学滑翔机。在南海某海域开展海上试验，采集100~3 000 Hz范围内水下声场信息，给出不同频点噪声级随时间的变化曲线，且得到了水面航船经过时不同频点的噪声级变化。结果表明，矢量水听器在1 200 m深处可靠工作，设计的矢量水听器满足水下声学滑翔机样机研制应用需求。

为提高喷水推进器进水流道的流动性能，在给定进水流道出口直径D、流道高度H和流道总长度L等条件下，针对目标变量流道效率η、出口速度加权平均角θ和出口速度不均匀系数ξ，基于响应面方法对倾斜角α和过渡段半径R_T进行优化设计。采用中心复合设计法和拉丁超立方法生成35组样本点，建立目标变量随设计变量变化的响应面模型，进行局部敏感性和全局敏感性分析，发现倾斜角α对不同目标变量的影响程度均高于过渡段半径R_T. 采用多目标遗传算法对η、θ和ξ进行优化分析，得到满足条件的Pareto解。研究结果表明：优化之后，η从91.2%提高至94.1%，θ从82.5°提高至87.1°，ξ从0.152降低至0.068.

常见的金属板角反射器水声目标强度及散射稳定性均不理想，为此，根据水-反射层声阻抗失配原则，提出利用低阻抗泡沫塑料夹层提高角反射器声反射性能的方法。设计水下聚氨酯泡沫夹层板，计算其声反射系数，并从频率、入射角度等方面与单层金属板声反射性能进行对比；在此基础上，构建一种新的聚氨酯泡沫夹层角反射器，并针对水下角反射器的凹形浸水薄壁结构，采用有限元软件ANSYS结合声学软件SYSNOISE，对水下泡沫夹层角反射器与金属板角反射器的声散射特性进行仿真计算和对比；在消声水池对两种角反射器声反射性能进行对比实验。研究结果表明，在同样边长条件下，聚氨酯泡沫夹层角反射器比金属板角反射器具有更优的声反射性能，其目标强度及散射稳定性均优于金属板角反射器，证明了该方法的有效性。

有源诱偏系统是地面雷达抗反辐射导弹（ARM）攻击的主要措施之一，由于诱偏过程中诱饵无法获知ARM的实时位置，且ARM存在惯性导航误差，因此，现有诱偏系统的诱偏效果具有不可靠性。针对这一问题，提出一种基于单站定位原理的单机动诱饵抗ARM方法。在机动有源诱偏原理的基础上，给出雷达发射机关机后诱偏系统对ARM的定位方式，推导定位方式的系统误差；同时综合考虑惯性导航误差，分析ARM可能落点区域，进而确定恰当的诱饵关机时间，提高诱偏系统的可靠性。仿真实验结果表明：诱偏系统可对ARM实施有效定位，并且控制诱饵实现成功诱偏，有效保障了雷达和诱饵的安全。

针对非结构化道路下轮式无人车辆的避障问题，提出一种基于模型预测控制的避障算法。在没有离线地图和参考轨迹的非结构化场景下，通过优化方法直接获得车辆运动的轨迹、前轮转角与参考纵向加速度，同时满足车辆运动约束与避障功能。利用车辆感知信息，根据非结构化道路场景将避障问题划分为分段最优控制问题；明确最优控制问题各段的车辆约束与评价指标，并将约束转换为与车辆横纵向控制相关的形式，进而对最优控制问题进行求解。实车测试结果表明，该算法在非结构道路中实现了轨迹规划，规划结果满足车辆约束并使得车辆实现避障。

针对传统势场法存在的路径不被识别、局部极小陷阱、振荡问题，提出适用于复杂障碍环境情况下机器人路径规划、结合多行为策略与可变影响范围的势场法。通过对障碍物影响范围做可变处理，消除问题共同必要条件，提前规避路径不识别、多障碍区导致的振荡、多障碍区导致的局部极小陷阱3个问题；采取新的步进与振荡分类方式，设计多行为行动策略，并给出各行为的准确起止条件，通过预判问题的共同表现形式以及起止条件的衔接进行行为切换，提前规避单障碍区导致的局部极小陷阱和单障碍区导致的振荡2个问题；基于数学仿真软件MATLAB平台的仿真结果验证所提方法在战场复杂障碍环境下的有效性与稳定性，与传统势场法、动态窗口法、A星算法、快速随机树算法的对比结果更突出了该方法的可行性与优越性。

针对工业生产线上装配机器人在粘连、堆叠、光照变化及环境因素干扰等复杂条件下零件检测率低、鲁棒性差等问题，提出一种基于改进YOLOv3深度学习框架的零件实时检测方法。在基础特征提取网络Darknet-53的每个残差网络后嵌入CFE模块，构建融合CFE模块和Darknet-53的深度特征提取网络CFE-Darknet53，建立YOLOv3深度学习框架下基于CFE-Darknet53的零件实时检测模型，提升检测网络在复杂环境下特征提取能力；设计一种改进K-means算法来预测边界框，通过对零件数据集进行聚类分析，选取最优的锚框个数和尺寸，进一步提高检测准确性。实验结果表明：在复杂条件下，改进算法对相似度很高的多类零件检测准确率能达到91.6%以上，相比YOLOv3算法提升了近10%以上；检测时间为43 ms，在视频传输帧率（24帧/s）下实现了零件实时准确检测。

地面无人平台动力源是地面无人平台系统中的核心组成部件，直接影响地面无人平台的机动性能与作战性能，是各国在地面无人车辆技术体系中重点发展和攻克的关键技术之一。根据国内外地面无人平台动力源集成技术的发展现状,阐述和分析内燃机系统动力源、纯电驱动系统动力源、燃料电池系统动力源、混合动力系统动力源4种形式动力源的特点和应用范围,从内燃机-发电机组集成技术、动力电池集成控制技术、功率电子集成技术和能量综合管理控制技术方面总结地面无人平台动力源集成技术发展中的关键技术及其发展趋势，同时指出地面无人平台动力源集成技术目前存在的挑战，并对发展趋势进行了展望。