工程陶瓷单晶压痕边缘破碎理论研究与机理分析

通过单晶压痕边缘破碎实验,研究陶瓷发生边缘脆性破裂整个过程的力值变化,结果表明:压痕距边缘距离越小,压力施载速度越快,发生边缘破碎的脆性断裂力值越小。结合单晶压痕应力场数值模型和有限元仿真,分析了陶瓷材料受不同条件的外加载压力作用下的应力场分布和失效条件,其所得结论与实际结果一致。通过对压痕部位和边缘破碎部位显微形貌观察,证明边缘破碎缘于裂纹失稳扩展和贯通,并运用线弹性断裂力学理论分析了边缘破碎机理。     

面向网络中心战的指挥信息系统网络结构评估

为评估网络中心战模式下指挥信息系统网络结构对作战体系的影响,在FINC(Force,Intelligence,Networking and C2(Command and Control))模型基础上,提出了指挥信息系统网络结构定量分析方法,结合图论和集合论对该方法进行了数学描述,采用效率表征FINC模型的信息流和协调系数,引入信息融合处理影响,扩展了面向网络的核心网节点,然后构建了指挥信息系统网络结构分析与评估框架。通过传统和网络化指挥信息系统部署示例分析表明:网络化指挥信息系统具有的优势主要体现在改善指挥控制的效率,且作战体系越复杂,网络化指挥信息系统较传统方式优势越明显。示例还验证了该方法的有效性。     

用于消除缓变伪距偏差的抗差扩展卡尔曼滤波方法

针对卫星导航系统中伪距观测量存在缓变伪距偏差,导致定位精度下降的问题,提出了一种基于滑动积累的抗差扩展卡尔曼滤波方法。该方法在抗差扩展卡尔曼滤波算法的基础上,通过滑动窗口内多个历元残差矢量的累积,增大标准化残差矢量的伪距偏差,来提高对缓变伪距偏差故障的抗差能力。仿真表明,该方法能有效消除或者减弱微小伪距偏差和缓慢增长伪距偏差造成的位置误差,与传统抗差扩展卡尔曼滤波算法比较,定位精度得到明显改善。     

一类具有免疫时滞和病毒颗粒的HIV模型的动力学性态分析

考虑感染细胞的治愈和未感染细胞吸收作用的影响,研究一类具有免疫时滞和病毒颗粒的HIV模型,通过分析特征方程研究平衡点的局部稳定性,利用规范型理论和中心流行定理得到确定Hopl分支方向和分支周期解稳定性的计算公式,并通过构造Lyapunov泛函,讨论未感染平衡点的全局稳定性．     

基于HNC的命题逻辑推理方法

针对面向自然语言推理中计算机难以准确提取命题并进行符号化的难题,运用HNC(Hieratical Network of Concepts)理论中的语言逻辑概念与句类分析技术,从概念的角度出发,对自然语言描述的推理问题进行理解处理,使计算机能自动提取出推理条件中蕴涵的命题,然后将命题进行公式化处理,最后得到用自然语言描述的结论命题.试验结果表明:该方法能准确理解自然语言中的语义逻辑关系,完成命题逻辑推理.     

单兵遥控武器支架总体方案的设计

单兵武器支架是现代战争中不可或缺的轻型武器平台,该平台可以有效提高作战人员的生存机会。结合当前最先进的微控制器、电机、电机驱动,触摸输入等技术,给出了单兵武器支架的总体方案,详细给出了遥控箱、武器平台的控制方案与框图。     

高超声速横向喷流的三维数值模拟

采用有限体积法,结合半隐的Harten TVD格式和Baldwin Lomax代数湍流模型,求解了三维全N S方程,计算了超声速气流干扰流场,并与实验数据进行了比较,模拟清晰地捕捉到喷流附近复杂波系结构和旋涡结构,并且显示出了弹体表面受到喷流影响的区域,说明横向喷流干扰对弹体影响非常大。     

印刷对数周期天线的FDTD分析与实验

采用非均匀网格时域有限差分(NU FDTD)方法,对单层印刷对数周期阵子天线(PLPDA)进行了电磁仿真,分析了单面和双面介质盖板对PLPDA性能的影响,得到了PLPDA的驻波和方向图特性,并进行了实验验证,分析结果与实验结果吻合得较好。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

MIMO雷达和组网雷达的CA2CFAR检测性能比较

多输入多输出(MIMO)雷达是近几年出现的一种新雷达技术,也是近几年雷达领域研究的重点。建立MIMO雷达的信号模型,明确给出MIMO雷达进行CA2CFAR检测的检测概率和虚警概率解析表达式,对组网雷达和MIMO雷达在均匀杂波背景下CA2CFAR检测性能进行了分析对比。仿真结果表明。MIMO雷达对类似噪声特性的复杂目标具有更好的检测性能。