水下爆炸载荷作用下受损加肋圆柱壳的剩余屈曲强度计算

研究了在水下爆炸载荷作用下受损的加肋圆柱壳的屈曲.结合DYTRAN软件和NASTRAN软件计算了水下爆炸载荷作用下受损的加肋圆柱壳的剩余屈曲强度,并且提出了一种结合上述两种软件计算加肋圆柱壳的剩余屈曲强度的方法.数值计算表明,预测结果与实验结果吻合较好.     

线导加声自导鱼雷最小射距影响因素分析

最小射距是影响线导鱼雷使用的因素之一.阐述了鱼雷最小射距的概念,分析了影响最小射距的5个主要因素.建立了线导加声自导鱼雷控制及目标可攻性判断模型.通过仿真分析了线导导引控制、目标速度、目标舷角对最小射距的影响,并给出了使用时应注意的问题.     

Web站点负载测试方法研究

目前,随着网站数目的增多,网络用户也在急剧增加,因而对网站性能也提出了新的要求。针对Web站点提出相应的负载测试方法。通过该方法的使用,可以极大提高系统的性能、服务质量及可靠性,避免由于网站访问人数剧增而引起网站系统崩溃等情况的发生,从而减少不必要的损失。     

一种面向应用的NOC缓冲区分配算法

片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但其存在严重的资源限制.输入缓冲区占据片上网络总面积的显著部分,同时其容量大小对不同应用映射后获得的性能有重要影响.给出一种面向应用数据负载的NOC缓冲区分配算法,针对不同的应用映射,该算法可以根据数据流量分布特征实现各个路由器输入通道上缓冲区资源的定制分配.实验结果表明,使用该算法后,系统缓冲区资源得到了更有效的利用.与均匀分配缓冲区的NOC系统相比,采用该算法实现的缓冲区分配方案使系统在保持性能变化不大的情况下,能够节省约50%的缓冲区总容量.     

基于金属膜电阻的大功率低电感负载

利用金属膜电阻设计并制作了用于陡化前沿Marx发生器调试的大功率低电感负载.其阻值约为90Ω,电感约为55nH,基本不具备分散电容.该负载采用线性渐变的圆锥外型结构,有利于减小信号在负载上的反射,配合电容分压器使用能够很好地完成对前沿约为几ns的快前沿高压脉冲的测量.理论估算了该负载的功率容量,并利用PSpice软件模拟了对其进行脉冲方波加载的情况.该负载用于调试陡化前沿的Marx发生器的实验中,获得了幅值约210kV,脉宽近40ns,前沿为5ns的快前沿高压脉冲.多次实验结果表明该负载性能稳定,适用于陡化前沿Marx发生器的调试工作.     

连续发射脉冲功率电源用水冷模拟负载研究

针对脉冲功率电源连续循环放电吸能需求,本文提出了一种1.9MA级循环脉冲功率水冷模拟负载方案。首先,考虑水冷负载与实际电磁发射负载的相似性要求,提出了4×8钢管阵列组成的电阻网络,可方便的实现电源不同组合方式的放电考核；其次,针对1.9MA级电流产生的脉冲电磁力可能引起水冷模拟负载损坏的问题,建立了水冷模拟负载三维有限元分析模型,进行了电磁力计算和结构分析,保证了水冷模拟负载稳定性；最后,利用热网络法对模拟负载在循环脉冲模式下的强迫风冷、自然冷却和去离子水冷却等方式进行了温升分析,结果表明：模拟负载采用钢管内通去离子水冷却效果最好,循环放电时温度可以恢复到初始状态,最高温度62.5℃,满足连续放电实验的需求。利用提出的方法设计了一台水冷模拟负载样机并进行了连续2次1.9MA放电研究,试验结果与理论分析吻合较好,负载结构运行稳定,验证了本文理论分析的正确性。     

基于区块链的群机器人数据完整性与隐私性保护

群机器人通过多个机器人之间的信息交互实现协同控制,保证交互数据的私密性和不可篡改是群机器人系统安全可靠运行的关键。针对群机器人系统中存在的恶意数据篡改、重要信息泄露等潜在安全问题,提出了一种基于区块链技术的群机器人数据完整性与隐私性保护方案。首先,该方案利用去中心化的分布式账本保障群机器人系统数据的完整性,并针对区块链数据公开的特性,引入脱链加解密模块避免明文数据上链,提高了数据的隐私性。其次,考虑到区块链的运行条件和物理机器人在存储和计算能力方面的性能约束,提出采用轻节点方法来降低在物理机器人上运行区块链的存储和计算负担。最后,通过实验对方法进行了验证。结果表明,基于区块链技术的保护方法对群机器人数据完整性和隐私性具有较好的保护效果,且轻节点方法可实现区块链在机器人集群上的部署。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型，在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况；其次，从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略；最后，通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法，能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

楼加脱反应在合成香草胺中的应用

将楼加脱反应（Leuckart reaction）成功用于合成辣椒素及类似物的重要中间体香草胺。