覆土油罐护体的动力模型建立与抗震性能分析

覆土油罐储油是世界各国石油战略储备的重要方式之一,如何提高其抗震性能是构建覆土油罐的重要内容。针对覆土油罐罐室与护体结构的特点,在前人对地下结构抗震研究的基础上,建立围墙与周围回填土层的简化动力模型,运用相互作用法,给出围墙与周围回填土层在横向地震作用下的动力方程,借助Matlab数值分析软件,讨论了结构频率比、刚度比、阻尼比、阻尼率比、质量比对结构位移放大系数的影响,分析所得结论对覆土油罐的构筑施工有一定的参考价值。     

坦克射击过程中炮膛内火药气体温度计算

坦克射击后出现炮膛内壁烧蚀及身管温度上升等问题,其首要因素为火药爆炸燃烧所产生的高温气体。应用内弹道零维模型,以空间平均热力学参数描述坦克射击过程中炮膛内弹道状态,采用四阶龙格一库塔法求解内弹道常微分方程组,计算出内弹道时期火药气体的压力、流速和温度等随时间的变化规律。应用指数函数拟合出后效期炮膛内火药气体温度公式,最后得到坦克整个射击过程中炮膛内火药气体温度的变化规律。通过计算结果与试验数据的对比,验证了计算结果的合理性。此计算结果可为坦克炮身管的烧蚀、热状况及红外辐射特性的研究提供理论依据。     

杀爆弹对主战坦克毁伤评估仿真

在全面分析杀爆弹对主战坦克毁伤效应的基础上,针对冲击波和破片对坦克外部件的毁伤,利用计算机仿真方法进行杀爆弹对主战坦克毁伤评估。利用射击线技术构建了杀爆弹对主战坦克毁伤评估模型;基于蒙特卡洛随机模拟试验法,开发了计算程序,进行了以破片杀伤为主的杀爆弹对主战坦克毁伤效应仿真评估,得到了车体命中破片数随炸点坐标变化规律,以及坦克整体毁伤概率随杀爆弹终点速度变化规律。研究结果为主战坦克目标易损性分析与毁伤评估提供了重要参考。     

湿热环境中油罐防腐设计

湿热环境中油罐的腐蚀主要体现为电化学腐蚀的特征,适宜的防腐措施对提高油罐的建设质量,减缓油罐的腐蚀速度,延长油罐的使用寿命,减小维护费用等具有积极的意义。从分析湿热环境中油罐腐蚀规律出发,介绍了油罐内外壁防腐涂层的选用原则,对3000m^3地面立式油罐的牺牲阳极电法保护进行了设计计算,提出了施工方法,对湿热环境中油罐防腐具有指导意义。     

坦克嵌入式模拟训练系统设计与实现

坦克嵌入式模拟训练系统是指将模拟训练系统嵌入到坦克工作系统上,通过嵌入式设计使模拟训练系统成为坦克功能系统的组成部分。针对我军坦克装甲车辆不具有嵌入式模拟训练功能的现状,通过对现有装备的嵌入式改造,成功研制了具有较强沉浸感的新型嵌入式训练系统。可以使乘员充分利用坦克内的控制设备和通信设备在驻地进行训练;同时为乘员提供了真实的操作、训练环境,具有较好的训练效果。     

坦克嵌入式车场射击训练系统仿真技术研究

通过对视景仿真、车炮长仿真模型、射击仿真和虚拟士兵仿真等关键技术开展研究,研制了具有较强沉浸感的新型嵌入式射击训练系统。该系统可以使乘员充分利用坦克内的控制设备和通信设备在驻地进行训练,同时为乘员提供了真实的操作、训练环境,具有较好的训练效果。     

坦克嵌入式靶场射击训练命中评判模型

对坦克实车射击过程及射击误差进行了分析,在对坦克火控系统原理进行分析的基础上,建立了射击命中评判模型,并进行了试验检验,实现了坦克实车嵌入式不装实弹进行射击训练的命中点评判。     

基于RBF网络的坦克火控系统效能评价仿真

利用层次分析法提出了坦克火控系统效能评价指标体系,简要介绍了指标选取的理由。然后,采用提取原始值法和Delphi法取得了几组训练样本,并对所构造的三层RBF神经网络进行仿真训练,当训练精度达到要求后,再运用RBF神经网络对某型坦克火控系统效能进行了仿真评估。结果表明,在选定指标的基础上,用训练好的RBF神经网络评估坦克火控系统效能是合理的,减少了评估中的人为因素,使评估的结果更为可信。研究结果可为在现有武器装备的基础上开发和研制新型坦克火控系统提供理论参考。     

Scheduling of depalletizing and truck loading operations in a food distribution system

This paper studies a scheduling problem arising in a beef distribution system where pallets of various types of beef products in the warehouse are first depalletized and then individual cases are loaded via conveyors to the trucks which deliver beef products to various customers. Given each customer's demand for each type of beef, the problem is to find a depalletizing and truck loading schedule that fills all the demands at a minimum total cost. We first show that the general problem where there are multiple trucks and each truck covers multiple customers is strongly NP‐hard. Then we propose polynomial‐time algorithms for the case where there are multiple trucks, each covering only one customer, and the case where there is only one truck covering multiple customers. We also develop an optimal dynamic programming algorithm and a heuristic for solving the general problem. By comparing to the optimal solutions generated by the dynamic programming algorithm, the heuristic is shown to be capable of generating near optimal solutions quickly. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003     

目标选择的一个优化模型

坦克作战过程中 ,经常出现一个坦克群遭遇对方一个坦克群的情况 ,这时每辆坦克往往向威胁自身最大的目标开火 ,但这种选择的整体效果不一定最优。本文提出一种目标选择方法 ,使得最大限度地减轻了对方对己方的威胁 ,大大提高了作战坦克对敌杀伤效果