谈火灾统计与消防监督

根据火灾统计数据 ,利用一元线性回归数学模型 ,预测火灾发展态势 ,用于指导现实消防监督工作     

高含硫气井井筒硫沉积的预测方法

近年川东气田的几口碳酸岩气井在开采过程中出现较为严重的硫沉积,有的甚至被硫堵塞停产,对这些气井的硫沉积进行精确的预测和有效的管理就显得至关重要.提出了一个新的解析模型,把硫的溶解度作为温度、压力及流态的函数,结合压力与温度的藕合,应用颗粒受力分析来预测含硫天然气开采中的气井井筒硫沉积,其预测结果与实际相符,可作为井下除硫处理、洗井作业、优化完井及开采速度等设计的基础.     

灰色直接迭代建模在武器故障预报中的应用

武器系统故障数据常呈现出非等时距、随机性及非准光滑特性,不满足GM(1,1)的建模条件。为此,引入故障信息序列的导数作为建模的白化值,并使用迭代优化算法进行参数优化,从而构建灰色直接迭代GM(1,1)模型。同时,直接迭代建模可有效利用数据第一点的信息,建模时不需累加生成变换和还原处理,算法简单可行,可以有效解决武器系统贫信息状态下的故障预报问题。仿真结果验证了该模型对于实际武器故障序列具有较高的拟合和预测精度。为了解和掌握武器质量状态的发展规律提供了可行的方法。     

耐久性及其在装备研制中的应用

机械产品在武器装备中占有较大的比例，机械产品的故障，有很多是由于疲劳、磨损、腐蚀、老化等渐变性的耗损过程造成的，寿命是机械产品可靠性中的重要问题。耐久性的提出为解决机械产品与寿命有关的问题提供了方法和工具。通过探讨耐久性的定义、极限状态、耐久性参数、耐久性分配与预计等有关耐久性的基本问题，给出了耐久性分配与预计的工程实例。     

快速航天发射现状与建设

快速航天发射以其响应快、成本低等优势,能较好地满足军民商快速太空进入的需求。概述了快速航天发射军用牵引、商用助推的发展特点,分析了未来军民商领域对快速航天发射的新需求。归纳了快速航天发射的发展历程和发展模式,分析了美军太空军事演习对快速航天发射的促进作用。基于美国在快速进入太空的需求评估、技术发展、管理制度等方面取得的经验教训,探讨我国快速航天发射的主要制约因素。针对美国新太空战略威慑和太空霸权,为我国快速航天发射力量建设提出相应的发展建议。     

Sol-gel-水热法合成Li快离子导体无机纳米粉

利用sol-gel-水热法合成Li快离子导体无机纳米粉。探讨了分散剂、碱含量及煅烧温度对纳米粉表面形貌和电导率的影响。以聚乙二醇12000为分散剂、碱含量为总体系的1.0%,在350℃煅烧的工艺条件下,合成了室温电导率达2.59×10-3S.cm-1的Li快离子导体无机纳米粉。     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

天线宽频辐射功率的FDTD数值计算

为了实现混响室的仿真电场值与实测值的直接对比,需要计算发射天线的宽频辐射功率．基于坡印廷矢量的面积分,利用时域有限差分算法和快速傅里叶变换,得到了天线宽频辐射功率的快速计算方法．应用该方法对半波偶极子天线和短偶极子天线进行数值仿真,通过仿真值与理论值的比较,验证了该方法的正确性．该方法适用于任何能够用FDTD进行合理建模的电磁设备的辐射功率计算,且一次计算即可得到宽频辐射功率,不仅为混响室仿真结果的归一化打下基础,而且也是分析其他电磁设备宽频辐射特性的可行方法．     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。