基于阵列式探测器的舰载高能激光武器动态精度试验方法研究

对高机动目标的跟踪、瞄准精度是舰载高能激光武器系统的重要性能指标之一,也是未来装备状态鉴定和列装定型工作的主要考核项目。以舰载高能激光武器为研究对象,系统分析了其动态精度试验的技术特点,在此基础上,针对其跟踪瞄准精度要求高的实际问题,提出了基于阵列式探测器的试验和数据处理方法,能够有效完成对舰载高能激光武器动态精度的试验与评估。     

吸气式太阳能热推进系统进气道特性分析

吸气式冲压推进技术是吸气式太阳能热推进技术的基础。如何设计一种性能理想的进气道是吸气式太阳能热推进技术研究的重点。应用稀薄气体动力学仿真常用的直接数值模拟蒙特卡洛算法对两种常见的进气道结构进行仿真分析,得到两种进气道工况下气体的温度、密度、流量系数和速度等参数的分布,并进行对比。通过比较,选择一种性能较好的构型作为吸气式太阳能热推进系统的进气道,从而为后续系统的设计、计算、分析和优化打下了基础。     

控制速度方向的弹道修正导引方法

由于制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,故基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想提出一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立加速度修正公式,从而减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明:该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,可为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

兵力组织适应性设计问题研究

构建适应战场环境的兵力组织是提高我军战场对抗优势的重要途径。针对兵力组织的适应性设计问题,从兵力组织的描述方法、适应性设计方法和效能评估方法 3个方面梳理了国内外的研究现状。其中,兵力组织描述方法包括计算数学组织理论、图论和网络、多Agent系统、Petri网和信息理论;兵力组织适应性设计方法包括基于三阶段思想的适应性设计方法、基于粒度计算思想的适应性设计方法和基于扩展三阶段思想的适应性设计方法;兵力组织效能评估方法包括理论评估方法和实验评估方法。对涉及的各种组织描述方法、适应性设计方法和效能评估方法进行了详细的分析介绍,并总结了当前研究存在的不足。     

论公安现役本科院校基础课改革

教育改革应当以课程改革为先导。根据培养目标的内在要求,注重师资队伍建设,发挥教师的主体作用,积极参与基础课程改革,落实基础课职称岗位制度。     

试论武警院校的教学督导机制

教学督导是院校提高教学质量的重要措施之一,它对各院校的教学质量和人才培养质量起着重要的监督作用。有效发挥教学督导的监督及指导功能,必须以对督导工作主要内容的把握为基础,在坚持督导原则的情况下,进一步改进督导工作的方式方法。     

PSOR方法的比较性定理

给出了一种PSOR方法,在理论上证明了PSOR方法的渐近收敛速度快于基本的AOR迭代法．同时,给出了在条件0〈ω≤1下,PSOR方法中参数ω的最优值．最后用数值例子验证了所得的主要结论．     

调查研究要在"深入"上下功夫

调查研究要在深入上下功夫:实现深入基层向深入内层的转变;实现深入调查向深入思考的转变;实现深入认识向深入解决的转变。     

混合尺寸目标电磁计算的时域伪谱/有限体积混合方法

针对单一算法对混合尺寸目标进行时域电磁分析的困难,提出一种时域伪谱(PSTD)同时域有限体积(FVTD)混合方法。FVTD可方便地分析复杂的几何结构和材料,但是难以计算电大尺寸的目标,PSTD则特别适合计算电大尺寸的规则结构,但在模拟复杂的几何结构尤其是带有曲边结构以及电大、电小共存结构时存在困难。混合方法克服了单独算法的缺点,融合各自的优势,提高了算法的求解能力和应用范围。为了减小两种算法连接边界带来的反射,采用了FVTD计算面均值的二次函数重构方法,给出了交叠网格和非交叠网格两种混合方案。数值试验表明,混合方法有较高的精度,具有时域分析混合尺寸目标电磁问题的能力。     

求解非对称线性方程组的 s-BiCR算法

在BiCR算法的基础上,提出了求解非对称线性方程组的s-BiCR算法。首先,给出了s-BiCR的基本计算框架,介绍了算法基本原理及参数求解方法;其次,通过分析s-BiCR中剩余向量与方向向量序列的基本性质,推导出减少参数求解计算量的方法,并在此基础上提出了一种更为高效的s-BiCR算法;最后,证明了s-BiCR的正确性,即在第i步产生的近似解与BiCR第is步产生的近似解是一致的,同时,通过性能分析发现,s-BiCR的同步通信次数与访存次数明显少于BiCR,说明该算法具有很好的并行特性和数据本地性。大量实验验证了s-BiCR的高效性和正确性。