运输危险品液货船气体浓度场的建模精度和可视化研究

在运输危险品液货船气体浓度场的动态分布建模分析一文的基础上 ,提出了提高气体浓度场的动态分布数学模型精度的一种新方法和实现可视化研究的基本思想     

目标保障中的STK建模与仿真方法研究

阐述了STK中常用的建模与仿真方法,分别讨论了以STK为平台对战场环境和战场实体目标建模的过程,结合典型目标案例着重分析了建模过程中应当把握的细节和特征,并基于数据和分析结果得出在不同作战条件下对单目标、目标系统以及目标体系的运用规则和方法.     

基于CNN的视频火焰识别及模型剪枝

针对目前火焰识别仅用单帧图像判断是否起火准确率低的缺点,引入视频识别的方法,通过提取火焰的运动信息提升卷积神经网络(CNN)识别微小火焰的准确率。首先,在CNN Resnet18的最后一层添加3D卷积层,突出火焰的运动特性,抑制其他形式的运动;然后,对该模型进行剪枝处理,压缩网络参数。实验结果表明:在剪去90%卷积核的情况下,该模型准确率仍然保持在86.4%的较高水平,最小可以识别大小为20×30像素的火焰。     

直流螺旋线圈电磁发射器的能量转换效率

综合考虑换向过程、炮口剩余磁能和电阻的能量损耗等因素,建立等效电路模型,通过理论、数值计算和实验的方法,对比分析了常规螺旋发射器和一种新型螺旋发射器的效率。结果表明:电阻焦耳热损耗的能量最大,其次是换向磁能损失,而炮口剩余磁能损失最小。降低电阻、增大互感梯度、减小驱动线圈单元的匝数、增大工作电流等方式可以有效提高发射器的能量转换效率。然而,较大的互感梯度也会带来较大的换向磁能和炮口磁能损失,造成炮管烧蚀甚至损坏、能量泄放和效率降低。另外,恒流工作模式的螺旋发射器理论效率超过轨道炮,且新型螺旋发射器结构的理论效率接近100%,未来有望在超导或较低电阻的情况下实现应用。     

网络安全实验平台K - 划分映射方法

对网络安全实验平台映射问题进行形式化描述,提出基于K-划分的映射方法,其核心思想是为了尽量减少占用网络资源,尽可能将逻辑拓扑紧密连接的节点映射到同一台交换机上。基于K-划分的映射方法采用贪心法确定初始划分状态,根据评价函数进行节点移动,对生成的子图进行算法迭代,直到所有子图的节点数量不大于物理拓扑端口容量为止。基于K-划分的映射方法弥补了K-L算法中初始划分状态选取的任意性对最终结果产生较大影响的缺陷,实验结果表明该算法的求解时间远小于遗传算法,能在较短的时间内得到映射结果。     

新型气泡雾化细水雾灭火系统的研制与开发

将气泡雾化技术引入到消防领域,研制并开发了一套新型细水雾灭火系统,着重设计和制作了系统的关键部件——气泡雾化喷头。该系统具有工作压力低、雾化流量小、不易堵塞以及安全可靠等优点。在此基础上,利用所研制的气泡雾化细水雾系统进行了汽油火的实体灭火实验,灭火效果良好。