往复活塞泵工作特性影响因素分析

为了系统地研究往复活塞泵的动态特性,分析往复活塞泵工作特性的影响因素,应用模块化建模思想,采用集中参数模型,基于AMESim平台建立了往复活塞式自增压系统仿真模型。分别研究蓄压器气腔初始压力、燃气发生器下游等效容腔体积和燃气发生器喷嘴数量对往复活塞泵工作特性的影响。结果表明:蓄压器气腔初始压力越大,往复活塞泵启动越快,但是其稳定工作时调节能力越弱;燃气发生器下游等效容腔的体积越小,往复活塞泵的启动时间越短,但是压力波动越大;燃气发生器喷嘴个数越多,燃气发生器内压力波动越小,但是增压速度变慢,导致往复活塞泵启动时间有所增加。     

基于二次繁殖的自适应差分演化算法

分析了差分演化算法的基本原理，针对基本差分演化算法对控制参数选择敏感性强、算法后期收敛速度较慢等问题，提出了基于二次繁殖的自适应差分演化算法，并通过实验对改进算法的性能进行测试。实验结果表明，改进算法的性能优于基本差分演化算法和自适应差分演化算法。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

战备物资企业代储的经济性分析

文章通过建立战备物资军队自储费用计算模型和企业代储成本分析模型，对军队自储和企业代储两种储备形式的经济性进行比较和推导，得出了战备物资军队自储、企业代储和实现军队与企业双赢的三个经济性临界条件。     

无电焊接材料的燃烧速度和燃烧温度研究

采用高放热性的铝热剂（CuO＋Al）并加入适当的添加剂,制备了便携式的无电焊接笔材料,其燃烧速度可控,且具有高的燃烧温度。研究了反应剂颗粒大小、混料均匀性等对无电焊接笔材料的燃烧性能的影响。结果表明：反应剂粒径对无电焊接笔的燃烧速度具有显著影响,随着反应剂粒径的增大,燃烧速度明显减慢。反应剂粒径和混料时间是影响单位时间放热量和混料均匀度的主要因素,因而对无电焊接笔的燃烧温度具有明显影响。在一定的混料时间下,反应物粉末具有最佳的混料均匀性。反应物粒径小且混料均匀性好的无电焊接笔材料,其燃烧温度高。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

一种传感器网格自协同作战模型*

传统的协同技术不能满足传感器网格复杂的协同应用在动态性、实时性以及分布决策的强协同等方面的需求。为此,建立了一种自协同技术,给出了自协同作战虚拟组织(ACBVO)的参量化描述,提出了传感器网格自协同作战模型(SGACBM),描述了协同成员的信息结构和功能结构。使用SGACBM,ACBVO能在执行任务过程中,不断监测协同工作的质量,并根据协同质量动态切换协同机制。SGACBM能改善传感器网格的协同质量,加速作战进程,实现传感器网格自协同作战。     

电子系统的电磁仿生研究与进展

随着电磁环境愈发复杂、多变，应用于电子系统的传统电磁抗扰方式的不足正日渐突出。相比之下，生物却在可靠性、抗扰性、自适应和自修复等方面表现出明显的优势。对生物“自组织”现象进行了研究，指出了生物与电子系统的相似与不同，提出了“电磁仿生”概念。借助演化硬件这一平台，尝试着在人工电子系统中将“被组织”与“自组织”进行有机结合，使其具备生物的多种优良特性，从而提高系统在复杂电磁环境中的可靠性与适应性。     

AR模型仿真相关高斯序列的阶数选择

采用模型仿真相关高斯序列,具有灵活性强、效率高的优点,但如何选择合适的阶数一直是模型谱估计中的关键问题.比较了四种信息量准则和修正的Levison递推方法确定阶数的优缺点,并讨论了采样点数对阶数选择和仿真结果的影响.通过选择合适的信息量准则和采样点数来确定模型阶数,可以有效地仿真功率谱服从高斯谱、n次方谱和指数谱等多种谱形的相关高斯序列,大大降低了仿真过程的计算量.