叶片数对无轴泵喷推进器性能的影响

为丰富无轴泵喷推进器噪声性能优化理论,研究了叶片数对无轴泵喷推进器性能的影响,重点探究了不同叶片数下无轴泵喷推进器内的压力脉动变化规律。基于计算流体力学中的有限体积法离散RANS方程,应用RNG k-ε湍流模型封闭计算模型,采用SIMPLEC进行压力-速度耦合,对不同叶片数下的无轴泵喷推进器内部流场进行了非定常数值模拟计算,并对计算结果进行了详细的对比分析。研究结果表明：随叶片数的增加,无轴泵喷推进器模型的扬程、效率和推力均逐渐增大,叶片表面压力分布更加均匀,叶轮轮缘和中部的压力脉动均明显降低,叶轮进出口主频处的压力脉动幅值从轮缘向中心逐渐减小。     

作战能力与作战效能评估方法研究

作战能力和作战效能是军事运筹学中既有联系又有区别的两个基础性概念。在实际研究中,这两个概念经常被混淆,导致评估方法选取不适当。本文首先阐述了作战能力和作战效能概念的定义,然后探讨了这两个概念的区别与联系,最后列举了常用的作战能力和作战效能评估方法,分析了各种方法的适用环境。在此基础上,可以根据不同的评估目的,选取不同的评估方法。     

弹道导弹打击航空母舰末制导有效区的确定与评估

在地地弹道式导弹与航空母舰攻防对抗中,需要研究航母是否在导弹进攻的有效区内。针对具有末制导的弹道式导弹具有再入机动变轨特性,建立了导弹再入机动飞行模型,提出了导弹在不同的再入条件下,对其飞行弹道及机动能力进行仿真计算的方法,通过仿真确定出了导弹打击航空母舰的有效区域。在此基础上,探讨了导弹在以不同的再入姿态、不同的再入飞行高度实施末制导时,导弹落点的有效区域、边界外形及有效区的变化范围。从所得结果来看,所建模型及仿真方法正确可行,在一定程度上解决了弹道导弹打击航空母舰战斗群作战保障急需解决的一些问题。     

集成电路方波脉冲注入损伤效应实验研究

为了得到各损伤参数随脉宽的变化规律,寻找建立评价复杂EMP波形对集成电路损伤模型的依据,对2种典型的集成电路器件进行了方波脉冲注入损伤实验。结果表明:RAM6264损伤电压、电流及功率均随脉宽增大而减小,损伤能量处于某一小范围之内,可能属于能量损伤型器件;BG305损伤电压、功率随脉宽增大而减小,损伤能量随脉宽增大而增大,损伤电流处于某一个小范围之内,可能属于电流损伤型器件。     

方波注入对组合电路损伤效应研究

以某型雷达系统为试验对象,选取典型系统的组合电路,进行方波脉冲注入对比试验,研究了电磁脉冲对系统中组合电路的损伤规律。试验表明:电磁脉冲对组合电路的损伤与电路结构有关,损伤过程是一个渐变的过程,注入脉宽越大其损伤电压越小,能量可能是造成电路功能损伤或失效的主要因素。     

弹道导弹打击航空母舰末制导寻的方法研究

在弹道导弹与航母战斗群的攻防对抗中,弹道导弹需要采用有效的寻的方法以便在对抗中占优势。通过分析航母的运动特性,建立了预测其运动态势的数学模型;在此基础上,采用预测落点的末制导方法,在导弹弹头再入大气层后,通过多次预测和修正,实时修正由于航母运动和再入过程中大气影响等各种干扰因素所引起的落点偏差,以保证弹头能以较好的精度命中目标。从数字仿真结果来看,该方法成功率高,且制导精度较高,具有较强的工程应用价值。     

美军语言文化发展战略与举措透视

文章在简要介绍美军进入21世纪语言文化所遇到的困境的基础上,详细论述了美军在语言文化发展上的主要战略和举措,主要包括语言文化建设的主要部门和层面,了解国家现状,建设关键语言,做好顶层设计和政策发布,实施一揽子计划,广泛依托各种资源,利用多种技术和手段,加快美军语言与文化的建设等战略和举措。论文最后做了总结,并简要阐明了其中的启示。     

双频圆极化小型微带天线的设计与实现

文章设计了一种新型的单馈点双频圆极化小型微带天线,该天线采用层叠结构实现双频工作,利用两个半径不同的圆形贴片实现双频谐振;通过在上下贴片不同的对角线方向上开对称的圆孔实现圆极化和小型化。对该天线进行了仿真优化,结果表明天线工作在1.575 GHz GPS频段和2.08 GHz UMTS频段,工作频带上轴比性能良好,相比于没有开孔的圆形贴片天线尺寸减小13%左右,且具有较好的波瓣宽度。最后实际加工了相应的贴片天线并进行了测试,实测结果验证了这种设计的可行性。     

结构解析建模方法在舰艇训练计划中的应用

根据舰艇训练计划特点,运用结构解析模型分析舰艇训练计划,建立训练内容的邻接矩阵与可达矩阵,划分训练内容的层次,并进行分层优化排列配置.建立的结构解析模型在计划实施过程中可根据外部因素的变化,提出适应不同变化的计划方案,能很好适用于实际的训练环境,大大提高了时间、资源利用率和保障舰艇的训练安全,对现有舰艇训练方法起到很好的改进作用.     

Nonparametric bayesian lifetime data analysis using dirichlet process lognormal mixture model

We propose a nonparametric Bayesian lifetime data analysis method using the Dirichlet process mixture model with a lognormal kernel. A simulation‐based algorithm that implements the Gibbs sampling is developed to fit the Dirichlet process lognormal mixture (DPLNM) model using rightly censored failure time data. Five examples are used to illustrate the proposed method, and the DPLNM model is compared to the Dirichlet process Weibull mixture (DPWM) model. Results indicate that the DPLNM model is capable of estimating different lifetime distributions. The DPLNM model outperforms the DPWM model in all the examples, and the DPLNM model shows promising potential to be applied to analyze failure time data when an appropriate parametric model for the data cannot be specified. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013