轰击能量对Ti-Si-N纳米复合膜生长与力学性能的影响

采用离子束辅助沉积法(IBAD)在单晶硅片上制备了Ti-Si-N纳米复合薄膜,研究了轰击能量大小对Ti-Si-N纳米复合薄膜生长及力学性能的影响,同时探讨了轰击能量对Ti-Si-N纳米复合薄膜的生长机理的影响.通过原子力显微镜(AFM)、纳米压入仪、光电子能谱(XPS)和X射线衍射分析(XRD)等现代分析技术,对Ti-Si-N纳米复合薄膜的晶粒大小、力学性能、成分与相结构进行综合表征分析.试验结果表明当轰击能量为700 eV时,Ti-Si-N薄膜晶粒直径达到了最小值11 nm,此时Ti-Si-N薄膜的硬度相对最高,为33 GPa.     

污水处理过程软测量系统辅助变量的选择方法

辅助变量的选择包括变量类型、数量及检测点的选择,是软测量建模的第一步,直接关系到软测量质量的好坏.针对活性污泥法,从微生物生长繁殖的角度出发,探讨了各要素对于微生物生长活动能力的影响及其相互关系,通过影响力大小及相互间耦合性的复杂程度选取辅助变量的原则,完成了污水处理辅助变量类型的初选,并对辅助变量的精选进行了讨论.     

INS辅助的PMF-FFT快速捕获算法

为了快速地捕获卫星信号,研究了部分匹配滤波(Partial Matched Filter,PMF)算法及其参数选择依据。采用惯性导航系统(INS)辅助的PMF-FFT捕获算法,该算法首先利用惯性导航系统信息缩小信号捕获的2维搜索范围;同时,为改善PMF-FFT捕获算法的性能,在PMF过程中采用窗函数加权积分。结果表明,该捕获算法能够大幅减小平均捕获时间;且加窗后的PMF-FFT算法捕获性能更优。     

潜射导弹作战指挥辅助决策支持系统框架

建立潜射导弹作战指挥辅助决策支持系统,是提高导弹作战效能的有效途径之一。根据潜射导弹发射平台的隐蔽机动性、作战指挥的集中统一性、作战实施的复杂性、作战决策方案的不易更变性和作战环境的依赖性等需求特点,提出潜射导弹作战指挥辅助决策支持系统的建设思路,给出了辅助决策支持系统的总体框架组成,对框架中数据库、模型库和方法知识库3个关键管理系统的组成和构建方法进行了探讨。     

辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

面向体系的目标选择形式化描述及分析

针对信息化条件下各类目标相互作用反制作战能力倍增的特点,进行面向体系目标选择的相关问题分析。通过分析目标体系的概念和层次结构,建立目标选择的概念模型,并进行目标选择的形式化描述与分析,提供了一种研究军事概念模型的思路和方法,有助于目标选择决策支持系统的开发与验证。     

履带车辆静动液辅助制动系统仿真与实验研究

针对履带车辆静动液辅助制动系统液力辅助制动和液力液压联合辅助制动工况,建立对应工况下的数学模型进行仿真研究,并根据相似原理进行静动液辅助制动系统实验．仿真和实验结果表明,所建立的数学模型能够准确反映系统的实际制动性能,且该辅助制动系统能够为车辆提供可靠的制动．     

部队铁路输送路径选择算法研究

根据部队铁路输送要求和铁路路网特点,设计了基于辅助信息的双向A＊路径搜索算法,采用二次读入边数据方法表示路网,利用前向关：联边存储结构存储路网,应用经验知识限制算法的搜索区域,通过使用常量系数β提高了启发函数的信息性。实验结果表明,算法的改进是有效和实用的。     

高超声速滑翔飞行器气动性能的数值模拟研究

由于具有高的升阻比,乘波构型被认为是高超声速滑翔飞行器的重点参考外形.考虑到高超声速条件下严重的气动加热问题,乘波构型的尖锐前缘需要进行钝化处理,其表面流动特征及气动性能也随之发生变化.基于参考弹道,本文分析了高超声速滑翔飞行器沿飞行轨迹的表面流场特征,并对其在典型飞行工况下的气动性能开展了数值模拟研究.结果表明:对于采用乘波布局设计的高超声速滑翔飞行器,其驻点流动存在三维效应,不能简单视为球头或圆柱绕流;钝化可以缓和严峻的受热形势,同时对其气动力性能造成影响:在2cm钝化半径条件下,其升阻比下降12.34％;高超声速滑翔飞行器的表面受热存在明显的分区特征,不同区域可采用不同的防热处理方法.     

机载光电传感器视轴指向的智能辅助决策方法

机载光电传感器视轴应尽可能接近目标线,以缩小指向偏差而不使目标偏离传感器瞬时视场,飞行员在复杂的战场态势下进行视轴操控具有一定困难。针对该问题,提出了一种机载光电传感器视轴指向的智能辅助决策方法,该方法以传感器视轴指向的数学模型为基础,通过专家知识建立引导规则,完成目标与各传感器的配对;计算配对后的各传感器视轴指向偏差和偏差变化率,采用模糊控制算法得出视轴偏移率,引导各传感器视轴指向与之配对的目标。仿真结果表明了该方法能够合理引导各传感器视轴指向目标,并能将视轴指向偏差缩小在很小的范围。