紧凑型电磁带隙结构短路销钉微带天线

提出一种带有短路销钉的紧凑型电磁带隙结构微带天线,并与相同尺寸的普通短路销钉微带天线作比较。测试结果表明,该电磁带隙结构天线在增益上增加了3dB,H面的交叉极化有了明显的改善。同时也证明了设计具有同样谐振频率的电磁带隙结构单元,使用这种紧凑型结构的单元尺寸仅为普通结构的40%~50%。这对最终实现电磁带隙结构微带相控阵天线具有重要意义。     

水下航行器动力定位下的运动轨迹设计与仿真

对远程低速水下航行器在动力定位系统作用下的运动进行了研究.远程低速水下航行器由于航程远必须采用GPS全球导航定位系统进行导航,于是水下航行器就必须具有动力定位的能力,使之可以在需要GPS导航的时候上浮到近水面,导航完成后再下潜回航行深度.在建立水下航行器运动数学模型及进行推力分配的基础上,对远程低速水下航行器的典型运动轨迹进行了仿真,并对仿真结果进行了分析.     

对转涡轮用于水下航行器的初步研究

阐述了对转涡轮在航空航天领域的发展现状,总结出对转涡轮的优点和应用前景,提出了一种可用作水下航行器动力主机的涡轮机类型.分析了水下航行器涡轮机与航空航天涡轮机的差别,论证了对转涡轮使用在水下航行器上的可行性,建立了水下航行器对转涡轮机的设计框架.     

同一个梦想 共同的合作——国际空间专家共话探月

目前,正是世界各国对月球探测最感兴趣、月球探测计划最多的时期,我们正迎来人类的第二次探月高潮。未来10年,各国有许多准备实施的月球探测任务(包括轨道器、撞击器、穿头器和着陆器等)。这一新的探索时期开始于欧空局的SMART-1计划,随后是日本的SELENE计划、中国的嫦娥计划、印度的Chandrayaan-1计划、美国的月球侦查轨道器等。在第八届国际月球探测与利用大会上,与会专家围绕各国的探月计划进展、绕月卫星、着陆器及月球车、科学探测有效载荷、月球科学等方面的问题进行了深入研讨和广泛交流。会议期间,记者还就加强国际合作、特别…     

无源雷达GPS卫星信号模糊函数研究

研究了GPS卫星信号作为照射信号的双基无源雷达信号模糊函数性能,论述了雷达系统结构和信号模型,分析了GPS信号的模糊函数特性,给出了计算机仿真。理论分析和仿真结果表明,GPS信号作为无源雷达照射源具有良好的目标分辨力。     

火箭炮定向器电动操瞄性能检测系统研究

采用旋转编码器获得旋转角度信号,利用信号转接器提取电信号,并通过计算机进行处理,对火箭炮定向器的电动操瞄性能进行在线检测。研究表明,使用该检测系统既能离线检测以辅助安装电动操瞄系统,又能在线检测电动操瞄的各项性能指标,包括高低和方向各个限位点是否正确,各运动区域的速度是否正常。     

海军发展无人作战平台的需求、现状与展望

阐述了未来战争对海军发展无人作战平台的需求，举例说明了海军无人作战平台的主要类型和用途。详细论述了海军无人作战平台的技术性能、作战能力、使用特点和作战应用，分析了世界各国发展海军无人作战平台的现状和趋势。通过对美国发展海军无人作战平台的主要政策和做法的分析，提出了对我国研究、发展海军无人作战平台的启示和建议。     

水下制氢反应室动态过程数值分析

为研究水下制氢反应室的动态过程规律,基于化学反应动力学和单液滴运动学得到合金/水反应转化率,并在最小自由能法计算得到生成物各组分摩尔数的基础上利用质量守恒方程得到室内各物质质量变化规律。在建立非线性移动边界螺旋管动态模型的前提下,利用能量守恒方程得到室内热力参数变化规律,进而完成制氢反应室动态过程详尽模型的建立。利用该模型编写计算程序,完成某水下制氢反应室动态过程仿真。结果表明,各仿真曲线较好地反映了对应参数的动态变化规律,验证了模型建立与仿真的正确性;合金/水反应转化率决定了反应室的物质质量变化规律及其能量释放特性。该模型可以作为制氢反应室动态特性分析及其过程控制研究的基础模型。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器（ Sensor）、控制器（ Controller）、执行器（ Actuator）、支持器（ Supporter）的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型（ SEM）对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。