进气口位置和进气体积流量对油罐油气惰化置换效率的影响

采用机械通风方式对油罐油气进行处理,具有安全性差、通风时间长和效率低下的缺点;利用燃惰气对油罐油气进行处理,可较好地克服上述缺点。在前期研究的基础上,设计模拟实验台架,以燃惰气为介质,实验研究进气口位置和进气体积流量对燃惰气惰化置换油罐油气的影响。     

飞机结冰时不变参数识别技术

飞机飞行过程中的遭遇结冰问题是较为普遍的飞行安全事故。随着飞机结冰问题受到的关注程度的提高,飞机结冰问题研究向智能结冰检测与控制综合的方向发展。而其中的首先需要解决的问题是飞机结冰参数检测技术。通过引入飞机六自由度仿真模型以及飞机结冰参数模型,然后利用H∞参数识别方法定量检测的飞机气动导数,从而可以定量描述飞机结冰后气动导数变化。仿真计算结果达到满意的效果,该识别方法对外界扰动有一定的鲁棒性。     

基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法

影响舰载雷达探测误差主要为平台导航定位误差和传感器自身探测误差,针对对这两类误差的影响因素进行了分析,首次综合考虑这两种系统误差,提出了一种基于正则化的多平台导航定位及探测偏差估计方法,利用不同舰艇上传感器对公共目标探测的迭合条件,建立系统误差观测方程,利用LS对两种系统误差同时进行了估计,并在偏差估计中采用正则化估计方法,提高估计结果的稳定性,最后进行了仿真验证,仿真效果验证了算法的有效性,具有较高的工程应用价值.     

一种数据驱动的飞行仿真参数辨识方法

目前飞行参数经验公式针对于不同飞机机型拟合不准确,且传统黑箱算法无法定量表达飞行参数相关性。针对上述问题提出一种基于快速存取记录器（quick access recorder,QAR）数据的飞行仿真参数辨识方法,该方法在多项式拟合算法基础上,增加权重系数分配输入参数在算法中所占比重,利用斯皮尔曼等级（Spearman rank）相关系数计算不同输入参数权重系数。由此设计二元多项式,基于改进算法求解最优多项式系数。仿真结果表明,该方法可有效降低仿真误差。     

高速冲击下金属橡胶动态力学特性研究

为探讨金属橡胶在高速冲击环境下的动态力学性能,制备了圆柱实心金属橡胶试件,使用分离式霍普金森压杆(SHPB)开展了金属橡胶的动态压缩试验。分析了金属橡胶动态应力-应变规律,探讨应变速率和弹簧卷外径对金属橡胶的动态弹性模量、动态峰值应力、能量吸收和理想能量吸收效率的影响规律。结果表明,动态应力-应变曲线分为弹性形变阶段、局部塑性变形阶段和破坏阶段,动态弹性模量和动态峰值应力均表现出典型的应变速率效应,且均随弹簧卷外径的增大而减小。此外,随着应变增大,能量吸收性能随应变速率增大而逐渐变好,随弹簧卷外径的减小而逐渐变好。理想吸能效率受应变速率影响很小,但随应变增大而逐渐增高并趋于饱和,其饱和值均大于0.75,弹簧卷外径为3 mm时,金属橡胶的理想吸能效率最优,其饱和值达到0.88,表明金属橡胶材料在高速冲击下有良好的吸能抗冲击作用。     

球状CuO/PPy复合材料的制备及其吸波性能研究

采用溶剂热法制备了球状CuO,并通过原位聚合法在球状CuO外部包裹PPy(聚吡咯),制备了具有核壳结构的球状CuO/PPy复合材料.随后通过XRD、FT-IR、SEM、TEM等方法对复合材料的形貌和物相组成进行表征,并采用同轴环测试技术分析复合材料的电磁参数,最后根据传输线理论计算吸波材料的反射损耗RL.研究结果表明:...     

应用直线的参数方程解决一个平行直线的问题

用直线的参数方程解决一个与定比分点和平行直线有关的轨迹问题 ,由此得出平行直线的一个性质 ,并通过举例来说明它们的应用     

基于人工智能的智能化战争形态发展研究

经过60多年的发展,人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来,随着世界各国大力推进军事智能化建设,人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快,引发军事领域新一轮变革,推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法,深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响;将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段,并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出,世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究,智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.