基于大涡模拟的气体羽流分层特性数值模拟

采用大涡模拟(LES)对气体羽流分层特性进行数值模拟,分析了基于LES的气体羽流模型、控制方程和数值计算方法,探讨了LES在多组分气体羽流模拟中的应用;以文献[1]中氦气在空气中形成羽流的实验数据为参考,对所建模型进行验证。利用该模型对密闭空间油气泄漏过程进行数值模拟,计算结果表明油气在泄漏发生的240 s之内,不同组分表现出显著不同的分层规律:相对于空气,密度较大的组分聚集在空间下部20%的范围内;密度较小的组分主要分散在空间上部80%的范围内。研究结果为油库油气危险源安全监测与预警、火灾预防与扑救等提供了关键参数参考和工程设计理论依据。     

使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。     

苏伊士运河战争：英国“胜而不胜”埃及“败而不败”

1956年7月26日,埃及总统纳赛尔宣布将苏伊士运河公司收归国有。为了重占运河,英、法、以发动了侵埃战争。这场战争被称为。苏伊土运河战争”,又称“第二次中东战争”。这场战争持续了九天,具有“三分军事,七分政治。的特点。英法以在战场上取得了胜利,却又被迫停战,无功而返。那么,这其中蕴含着哪些不为人知的因素呢？     

基于模糊商空间理论的产品粒化过程分析

模块形成与划分是展开模块化设计及大规模定制生产的关键环节。为了进一步扩展产品模块化的定量分析手段,提出了一种基于模糊商空间理论的产品粒化方法。通过引入粒度计算,将基于相关性分析的产品模块化过程转化为基于粒度计算的产品粒化过程,并应用模糊商空间理论对其进行了分析,给出了基于归一化距离和综合模糊相似关系的产品粒度空间构建方法,建立了基于两阶段优化算法的最佳产品粒层确定流程,进而得到了最优模块划分方案,最后以某堆垛机货叉机构为例对该方法进行了有效性验证。此方法为产品模块聚类与优化提供了一种新的数值分析和评价手段,应用结果表明该方法具有一定的可行性和合理性,能够有效指导产品模块化过程的实施。     

抢占式排队系统平均逗留时间研究

针对存在多优先级服务对象的抢占式排队系统,本文对不同优先级服务对象平均逗留时间作了针对性研究,文中研究对服务对象存在多优先级的排队系统设计具有重要指导价值。     

C2组织结构适应性优化的模型与方法

在现有C2（Command and Control）组织结构适应性优化研究基础上,分析了不确定使命环境下C2组织能力并提出了新的测度指标,构建了C2组织结构适应性优化模型,并针对模型中结构变量与能力测度具有的复杂关联性和动态不确定性的特点,提出了基于组织结构分层的适应性优化策略和基于滚动时域的动态适应性优化策略,并综合两种适应性优化策略,提出了C2组织结构的分层动态适应性优化方法。     

RBAC模型中角色继承的改进

由于角色分层与组织结构无关,导致权限继承不能依赖于系统的组织.提出继承域的概念,建立基于继承域的角色层次模型,给出改进模型的定义、继承规则、约束条件和角色权限求解算法.实例证明改进模型能清晰地反映系统的组织结构,解决权限继承问题.域属性的引入使得角色的层次结构和权限的分级管理简单有效.     

海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

以深度强化学习为核心的智能博弈技术在游戏领域内的突破和进展为海空兵棋AI的研究提供了借鉴。智能体架构设计是需要解决的关键问题,良好的架构能够降低算法训练的复杂度和难度,加快策略收敛。提出基于随机博弈的海空跨域协同决策博弈模型,分析了相关的均衡解概念;在分析典型智能体框架基础上,针对海空兵棋推演决策博弈过程,提出基于多智能体分层强化学习的智能体双层架构,能够有效解决智能体间协作和维度灾难问题;从兵力协同、智能体网络设计、对手建模和训练机制共4个方面分析了关键技术。期望为海空兵棋AI设计实现提供架构指导。     

信息安全管理方法(ISMA)的研究

信息安全对于未来军事对抗具有特殊意义 ,对信息安全管理方法 (ISMA)的研究是确保信息安全的关键之一 ,文中从理论和实践两方面对目前国内外典型的几种信息安全管理方法进行了分析和比较 ,并在此基础上提出了一个分层框架 ,最后对我军ISMA的使用和研究进行了探讨。     

结合多层快速多极和ILUT预处理算法分析复杂目标的电磁特性

分层快速多极算法(MLFMM)和ILUT预处理算法被结合来分析电大尺寸目标的电磁散射和辐射特性。采用矩量法求解电磁场积分方程,最终须要求解一线性方程组。分层快速多极算法被用来加速用迭代法求解线性方程组时的矩阵向量乘积的运算。ILUT预处理算法被用来降低方程组系数矩阵的条件数,加快迭代法的收敛速度。计算实例表明了该方法的通用性和高效性。