基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数，需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣，虽然精度很高但需要大量的计算资源，无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测，以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明，该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量，为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

钨合金(碳化钨)柱形预制破片战斗部对均质钢甲的毁伤效能分析

针对现代战争的需要,特别是对战场轻型装甲的攻击需要,基于预制破片技术,以柱形杆(钨合金)预制破片为对象建立物理模型,对其破片尺寸、装药形式及尺寸的相互关系进行分析,进而通过引入TBM战斗部设计的关系式对所建模型的破片进行速度预报,依照该速度按照侵彻理论推算其对均质钢甲的毁伤效能。结合分析结果指出了柱形杆(钨合金)预制破片战斗部在攻击均制钢甲方面的优点。     

虚拟环境下某型迫击炮自动机故障预测仿真分析研究

在对某迫击炮自动机的结构组成和机构动作分析的基础上,应用ADAMS软件建立了该武器自动机的虚拟样机模型,并结合实验数据和理论数据对自动机连发射击仿真结果的对比,验证了虚拟样机的正确性。以虚拟样机为工具,对自动机常见故障的影响因素进行了仿真分析和计算,为该武器的故障预测提供了理论依据和数据支持。     

基于压力测量的发动机汽缸磨损寿命预测方法

对不同摩托小时的某型坦克发动机进行了实车检测试验,采用压力传感器测量了发动机汽缸压缩压力,分析了汽缸压缩压力随发动机使用时间的变化趋势。分析了汽缸套磨损的特点及对发动机使用寿命的影响。针对发动机汽缸磨损的非线性特点,建立了人工神经网络预测模型,实现了对坦克发动机汽缸使用寿命的预测。     

基于多指标相似性的T/R组件剩余寿命融合预测方法

为实现对T/R组件剩余寿命的准确预测，及时掌握装备当前健康状态和提高装备维修保障水平，分析T/R组件的故障特点，筛选出反映T/R组件状态退化过程的状态监测指标，通过计算每个指标对应的剩余寿命信息和权重，得到T/R组件的剩余寿命预测结果。通过算例分析与比较，验证了预测方法的实用性与有效性。研究结果可为电子装备剩余寿命预测提供理论指导，对合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要意义。     

装甲装备自主式保障关键要素分析

针对装甲装备现有保障模式存在的"过剩维修"和"维修不足"的问题,分析了研究装甲装备自主式保障的重要意义;借鉴美军联合攻击战斗机自主式保障的思想,提出了装甲装备自主式保障的工作原理,重点讨论了装甲装备自主式保障的关键要素,包括故障模式、影响及危害性分析、先进传感器技术、故障预测、信息系统等。提出了继承发展、不断创新、全寿命周期和系统工程几个关键要素应该重点研究的方向。