火灾情况下地铁通风系统运行模式分析

分析了地铁在火灾情况下区间隧道和站台各种通风系统运行模式,以及通风系统有效运行所需达到的物理参数。对通风模式进行了分析,确定了火灾情况下最佳的通风方式。分析现行规范规定的数据,用临界风速公式进行计算得出区间隧道风速不满足通风要求。     

韩礼德的语域理论与大学英语教学

韩礼德的语域理论是系统功能语法的重要理论之一,它强调语言的交际功能和社会意义。文章探讨了如何将语域知识运用于大学英语教学实践,这种尝试不仅能使学生的阅读理解能力得到提高,而且有利于听、说、写、译等综合能力的提高,从而找到一种较好的教学方法,加速学生从语言知识向语言应用能力转化的过程。     

坦克炮控系统的反演滑模鲁棒摩擦补偿控制

坦克炮控系统存在低速摩擦,摩擦环节不但造成系统的稳态误差,而且导致极限环振荡、低速爬行等现象。为此提出基于反演理论的滑模鲁棒控制方法,通过Lyapunov稳定理论获得控制量。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,为炮控系统实际设计提供了一种可行的方法。     

高超声速飞行器倾侧转弯耦合控制策略

针对高超声速飞行器倾侧转弯过程中俯仰、偏航和滚动通道间的强烈耦合,提出一种耦合控制策略。针对高超声速飞行器快时变、非线性和强不确定性的控制问题,基于解析形式的非线性最优预测控制方法,采用分层设计思想设计了飞行器姿态控制系统,可较好满足高超声速飞行器的快速性要求;在分析了倾侧转弯飞行控制过程的主要影响因素及其影响规律的基础上,提出一种"降低攻角—快速滚转—拉起攻角"的耦合控制策略。对该控制策略对于高超声速飞行器的适用性进行了仿真分析,结果表明:所提耦合控制策略有效降低了偏航通道的控制需求,降低了倾侧转弯控制过程的失控风险,提高了控制系统的可靠性。     

低RCS EBG波导缝隙阵列天线

将Mushroom电磁带隙结构(Electromagnetic Band Gap,EBG)的表面波带隙和同相反射特性同时用于波导缝隙阵列天线的设计,利用EBG的带隙特性抑制天线阵中的表面波,以改善天线的辐射性能;利用EBG的同相反射特性实现天线雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)的减缩,天线综合性能得到较大提升。制作了EBG波导缝隙天线阵样品,并对天线阵的阵元互耦、辐射方向图及天线阵RCS等指标进行了测试,结果与理论预期相吻合,有效地降低了阵元间互耦及天线阵RCS。     

基于级间设计的人机联合探月方案

基于登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,本文根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。     

多波束干扰系统雷达干扰资源优化分配方法

合理的干扰资源分配方法是干扰系统发挥效能的关键,传统的雷达干扰资源分配方法基于一对一或多对一原则,且分配时不考虑干扰样式。基于多波束干扰系统,考虑干扰样式的限制建立了干扰约束过滤模型,采用ISODATA算法实现了对目标雷达分群,将干扰样式纳入干扰资源进行了干扰参数设置。该分配方法,使得干扰决策更加合理,提升了系统的干扰效率和自适应能力。     

膛内时期后坐部分两种动量计算方法分析

研究对火炮动力学性能设计方法的优化,准确的设计方法对火炮系统的研究具有很重要的意义。现行的火炮后坐部分膛内时期动量计算方法得到的结果与火炮试验中得到的数据存在很大差异。为提高计算的准确性,对现行计算方法进行优化,提出了一种新的后坐部分动量计算方法。为验证新方法的优越性,建立基于弹炮耦合的某舰炮后坐部分模型,利用ABAQUS有限元分析软件对该舰炮后坐部分膛内运动时期进行仿真分析。结果表明,新方法与仿真结果吻合度较高。数值仿真结果可以为相关研究提供参考。     

新型频率选择表面加载双极化超宽带紧耦合阵列天线

为使紧耦合阵列天线在超宽频带内实现电磁性能更佳、辐射性能更稳定的目的,提出一种新型条形频率选择表面宽角阻抗匹配层加载的双极化超宽带紧耦合阵列天线。通过高频仿真软件CST周期边界条件对阵列单元截断并进行研究分析。掌握阵元阻抗和辐射等电磁性能后,优化设计并加工出一个6×6单元的阵列天线进行实际测量。测量结果表明,该天线在2~12 GHz的频带内驻波比均小于3,驻波比带宽为10 GHz。带内辐射特性稳定,主瓣电磁能量集中,交叉极化小。工作频带内,最大增益可以达到13 dBi。该阵列天线可应用于超宽带相控阵天线领域中。     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。