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以二维碳纤维布和廉价的聚硅氧烷为原料,采用先驱体转化工艺制备2D Cf/Si-O-C材料,对其力学性能进行了考察,并与以聚碳硅烷为先驱体制备的2D Cf/SiC材料在价格和性能方面进行了对比。实验表明,2D Cf/Si-O-C材料力学性能较2D Cf/SiC材料有所下降,但成本大大降低。2D Cf/Si-O-C材料弯曲强度达到157.9 MPa,断裂韧性达到8.4MPa.m1/2,剪切强度达到23.4MPa,并且在1400℃下能较好保持材料的力学性能。 相似文献
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针对拦截水下高速小目标时近场区体目标效应对多普勒频率估计的影响,本文设计了一种选择区间加权频率估计方法,该算法将近场区时高速小目标看成体目标进行处理,通过对频率估计分量进行选择性幅度加权平均,降低了频率估计误差,减少了由于目标姿态变化对频率估计稳定性产生的不良影响。经仿真研究,与直接进行频率估计相比较,该方法能够较好的抑制体目标效应对多普勒频率估计造成的影响。在最不利情况下,频率估计误差数值低于300Hz,较好地满足了声引信利用多普勒频率进行后续参数估计的要求。 相似文献
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为增强聚能装药对目标的后效毁伤效应,设计了一种包覆式复合侵彻体装药结构,在爆轰波的驱动下,紫铜药型罩后翻包覆活性材料,穿透目标后,活性材料释能对目标内部实施纵火后效毁伤。运用LS-DYNA有限元软件对包覆式复合侵彻体的成型及侵彻靶板过程进行模拟,分析了活性罩直径、外曲率半径和罩顶厚度比对包覆式复合侵彻体成型的影响。结果表明:将活性材料嵌入紫铜药型罩内侧,在炸药驱动下可以实现对活性材料的包覆;当活性罩直径取值为0.86D(D为装药直径)时,外曲率半径取值为1.15D,壁厚比取值为2/3时,复合侵彻体包覆效果较好;包覆式复合侵彻体能穿透30 mm厚45#钢靶,并能对后效靶造成毁伤。 相似文献
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深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。 相似文献
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分析了聚能射流的形成过程,并对其中的各阶段进行了详细建模。在模型中考虑了炸药爆轰、金属的驱动、药型罩压垮以及射流和杵体的形成过程。采用该模型对某一聚能装药结构进行了计算,计算结果表明:药型罩顶部和底部微元的压垮速度较小,在射流头部形成反向速度梯度,与试验数据吻合较好。该模型对于多级侵彻战斗部的工程设计与侵彻参数的计算具有一定的参考价值。 相似文献