火力打击条件下Ad hoc网络节点毁伤程度评估

Ad Hoc网络在信息化战场的广泛应用,需要快速有效地评估火力打击对网络的毁伤程度。从Ad hoc网络自身属性出发,结合网络的内部测度和外部测度,给出了节点有效度、节点修复度以及节点连通度等指标计算模型。构建了节点毁伤程度加权邻接矩阵,提出了一种基于复杂网络团簇结构划分的节点毁伤程度评估方法,根据权值的相似程度对节点的毁伤程度进行归类,并给出了示例分析。最后将本算法与模糊聚类算法进行对比分析,结果证明了方法的正确性。     

新型串联锂离子电池组主动均衡电路设计

为解决串联锂离子电池组电压均衡问题,提出了一种新型主动电池到电池均衡电路。该电路主要包括N+5个双向开关以及一个LC谐振电路,其中,N表示电池组中电池的数量。利用LC串联谐振电路能够直接将能量从最大充电电池传输至最小充电电池,无需使用多绕组变压器。并且在零电流开关条件下,运行电路中的所有开关能够减少平衡所用功耗。通过10节串联锂离子电池的实际测试,结果显示相比常规均衡电路,提出的电路能够实现快速平衡并且传输效率更高。当均衡功率为0.48 W和2.04W时,实测功率传输效率分别为92.7%和79.2%。     

电磁轨道炮系统建模与分析

轨道炮利用电能将电枢及弹丸推动至超高速,是具有武器应用背景的复杂机电系统。介绍了轨道炮基本原理,在分析了轨道炮电路、运动学、能耗特点基础上,利用MATLAB建立了系统的数学模型,计算了不同电感梯度条件下轨道炮系统的发射电流、电枢速度、溃入炮体能量,分析了发射过程中不同形式的能量损耗及能量利用效率。结果表明,在特定电源参数条件下,一定范围内提高电感梯度值,电流幅值降低,炮口动能和发射效率提高明显。这对研究轨道炮电能应用特点有一定的参考价值。     

导弹点火系统安全性设计方法研究北大核心

从组成导弹点火系统的点火电路、安全保险装置、点火装置等各个环节,全面系统地介绍了安全性设计原则、内容以及采取的具体措施,为导弹点火系统的安全性设计工作提供了参考,提出安全性设计要从导弹系统角度进行全面规划和设计,以提高导弹在未来复杂战场环境条件下的安全性。     

水雾扩散模型仿真

建立水雾红外衰减模型时,通常把水雾空间看作单一均匀整体处理,然而雾滴的扩散现象使水雾的雾滴密度无法保证处处相等,所以仿真结果与实际情况相比普遍存在较大偏差。针对这一问题,基于高斯扩散理论与Mie散射理论,提出了一种新的建模方案。通过将水雾空间划分为多个子空间,并计算每个子空间内水雾消光性能的建模方法,提高建模的准确性。同时结合红外制导导弹来袭的方向变化,计算出不同方向上的水雾消光性能。从仿真结果可以看出,这种建模方式能够很好地克服以往建模方法的缺陷,为探索水雾的精确建模提供了一种新思路。     

一种大功率晶闸管触发电路设计

根据晶闸管门极特性曲线和开关装置主回路特性,计算出触发脉冲幅值、频率、上升时间等关键参数;设计隔离驱动电路,对脉冲结束时变压器初、次级电路进行分析,给出了初、次级等效电路模型和触发电路参数的选取公式。实验验证表明:利用该触发电路可对脉冲功率开关在-40℃~100℃的宽温度范围内实现可靠触发,得到脉宽为30μs、脉冲前沿小于3μs、顶降小于3%的脉冲波形,该实验结果和理论分析基本一致。     

桂林市国防动员经费保障机制日臻完善

正桂林市采取多项措施,完善国防动员经费保障机制。市县两级政府按照事权划分、统筹规划、分级负责的原则,健全完善与国家、军队保障相配套的国防动员保障体系,建立与本地经济社会发展相适应的经费保障机制,对国防动员工作给予有力保障。国防动员年度工作经费、国动委办事机构办公业务经费和潜力专项统计调查经费,纳入同级地方人民政府财政预算。国防动员     

分布式并行地形分析中数据划分机制研究

数据粒度是海量空间数据并行计算的重要问题之一。通过对不同性质的并行算法的对比分析,提出空间数据粒度模型,量化地反映并行地形分析中数据划分的规模,建立并行数据粒度评价模型。通过研究集群环境下不同算法的数据并行数据粒度问题,提出基于并行数据粒度评价模型的优化数据粒度调度算法。通过计算每一次并行计算的时间与数据粒度效率,从而实现对计算数据粒度动态更新以追求更高的加速比。经过实验验证,该算法较之传统算法,可提供更高的任务执行效率并具有更好的可移植性。     

基于弱多径覆盖的虚电路恢复策略研究

虚电路技术可以为Ad Hoc网络中的节点提供面向连接的服务。然而,由于拓扑动态性等特征,Ad Hoc网络中的虚电路容易断开,从而导致业务时延、时延抖动增大甚至通信中断等问题。为此文章提出了一种基于弱多径覆盖的虚电路恢复策略,通过将虚电路机制与弱多径覆盖多径策略相结合,可以有效地减少虚电路恢复时间和需要重新预约资源的节点的数量。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性。     

模拟电路的DCNN-ELM软故障诊断

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2％,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性.