基于空间约束的舰载机出库调度

舰载机在航母上的调度问题是制约舰载机出动和回收的重要因素,以往研究主要集中在飞行甲板调度方面。针对舰载机在航母上的出入库问题进行研究,着力解决舰载机在航母上二、三波次的出动能力。首先对舰载机出库的流程进行分析,梳理制约因素。其次,应用柔性流水车间调度理论对空间约束条件下的舰载机出库调度问题进行建模。再次,对智能粒子群算法应用于舰载机出库调度问题进行分析,对编码进行设计,并给出算法流程。最后,对出库流程进行仿真,计算出最优出库方案及时间,验证了模型的准确性。     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

扭曲尾翼飞行器的气动特性

为研究扭曲尾翼对飞行器气动特性的影响,引入扭曲率与平均攻角来表示尾翼的几何特征,通过求解旋转坐标系下的定常状态N-S方程,对十字型布局扭曲尾翼飞行器气动特性进行了数值仿真。结果表明:扭曲尾翼可以增加飞行器的滚转力矩和平衡转速,其平衡转速与扭曲率呈正比关系;随着扭曲率的增大,扭曲尾翼飞行器未转动时的阻力系数增大、平衡转速时阻力系数减小;在临界扭曲率以内,随着扭曲率的增加,飞行器平衡转速时翼面压力分布得到了有效改善,研究结果对于飞行器的气动构型设计及其飞行稳定性分析具有参考价值。     

油料洞库坑道油气蔓延规律与特性模拟实验研究

油料洞库储存着大量的易燃易爆油品,防火防爆工作是油库安全工作的核心.对单侧洞口油料洞库狭长地下坑道中的油气蔓延过程进行了模拟实验研究,研究结果表明:油气在狭长地下坑道中的蔓延过程大致可分为4个阶段:开始阶段、增长阶段、发展阶段、稳定阶段;蔓延呈明显的分层流动现象,且在发展阶段中处于稳定的分层蔓延;油料洞库的坑道结构对油...     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

狭长受限空间火灾临界可燃距离实验研究

油料洞库的安全一直是各级主管部门非常关心的问题。狭长受限空间是地下建筑及地下油料洞库的关键结构,针对狭长受限空间发生火灾能否持续燃烧问题,在公称直径分别为50mm、100mm、150mm和250mm的模拟狭长受限空间上,以柴油作为燃烧工质,置于尺寸、形状各异的3种油盘中,进行了系统实验研究与分析,证实了狭长受限空间临界可燃距离的存在,并在此基础上,提出了计算方法,得出一些有益的结论,对研究油料洞库消防新技术有一定的价值。     

不同截面形状复合长杆弹对陶瓷复合靶板侵彻研究

采用数值模拟技术研究了由3种不同截面形状的钨芯外包覆一层钢,形成的钢包覆层复合长杆弹在入射速度为1200m/s～1700m/s时对陶瓷/金属复合靶板的侵彻过程。结果表明:对于同一入射速度、相同弹体长度、同种材料的弹芯和包覆层以及靶板材料而言,等面积的六边形截面钨芯复合长杆弹的侵彻深度明显大于圆形及方形截面,方形及六边形截面与和它们等外接圆形成的圆形截面复合长杆弹侵彻深度没有明显差别,本研究认为这是与不同截面钨芯的外接圆直径直接相关。六边形截面长杆弹侵彻过程中的自锐化现象是其侵彻深度明显大于其它两种弹体的主要原因。     

面向大规模容器集群的网络控制技术

针对容器技术在网络层面缺乏控制的问题，设计一套面向大规模容器集群的网络控制架构，分别从容器集群网络的灵活组网、智能适配以及安全隔离三个方向进行研究，主要解决大规模容器集群部署中的网络适配和隔离控制等关键问题。实验结果表明，设计的网络控制架构可以根据网络特点有针对性地实现虚拟局域网的快速划分、网络节点的稳定迁移和节点通信的精确隔离控制。     

India’s nuclear counter-revolution: nuclear learning and the future of deterrence

ABSTRACT

The India–Pakistan near war of February–March 2019 highlights India’s ongoing evolution in strategic thought and practice since its emergence in 1998 as an overt nuclear-weapon possessor. These changes, involving an increasing willingness to engage in the intentional escalation of conflict with a nuclear-armed rival willing to be the first to use nuclear weapons, challenge certain academic assumptions about the behavior of nuclear-weapon states. In particular, they undermine the expectations of the nuclear-revolution theory—which anticipates nuclear and conventional restraint among nuclear-armed rivals through fear of mutual assured destruction—and the model of nuclear learning which underpins this theory, in which new nuclear-weapon states gradually absorb this restraint through policy-maker learning. This article explores how India’s learning pathway since 1998 has deviated from these expectations. India is instead pursuing its own “revolution,” in the direction of creating capabilities for flexible response and escalation dominance. It concludes by illuminating the similarities between Indian strategic behavior and contemporary practices of other nuclear-armed states, and suggests that New Delhi’s emerging de facto nuclear doctrine and posture is part of a broader empirical challenge to our current conceptions of the nuclear revolution and of nuclear learning.     

基于MOEA/D的柔性结构燃料—时间多目标优化控制研究

利用基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)研究了柔性航天器多目标优化的rest-to-rest机动问题.基于空间飞行器刚柔耦合动力学方程,提出了最小时间-最少耗能的多目标优化控制模型;给出了基于MOEA/D的算法框架,并对柔性飞行器空间机动问题进行了多目标优化控制的分析设计;典型算例表明该算法可有效地应用于柔性航天器姿态机动控制器的分析设计之中.