含脱粘界面颗粒增强金属基复合材料局部应力场的尺度效应

在通过三相胞元方法求解出的复合材料有效刚度基础上,将三相胞元置于有效介质氛围中,且有效介质与复合材料具有相同弹性常数;根据有效自洽理论对受单轴拉应力作用的复合材料进行局部应力场分析,理论结果表明：只有考虑存在脱粘界面时,颗粒增强复合材料局部应力场具有明显的尺度效应,其应力值还与脱粘界面含量有关;基体承载的应力要小于外载应力,颗粒内纵向应力要大于外载荷,对基体材料起到了强化的作用,这与实际情况相符合。     

群体机器人技术及其在军事上的应用

群体机器人是一项启发于自然的生物群体,并结合了群体智能和机器人学,在许多方面都显示出了很大的潜力。本文首先简要介绍了群体机器人系统的定义和特征,并与其它类似系统进行了对比;然后从群体行为与任务、设计方法、分析方法、领域现状四个方面介绍了群体机器人技术及其研究进展;接着介绍了群体机器人的军事应用,同时对相关对策进行了思考和分析;最后对群体机器人应用领域进行了简要的评价与展望。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统

为促进舰艇编队的有效协同,充分发挥舰艇编队整体作战效能,以适应信息时代不断改变与难以预测的复杂战场环境,针对舰艇编队协同作战决策问题的复杂性,提出系统模型与算法基础等解决问题的方案;运用自组织理论、进化算法和分类器学习方法,提出了具有自学习、自适应能力的舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统。     

过氧化环己酮储存过程中热失控危险性研究

研究了过氧化环己酮及其与溶液混合后的热分解动力学及实际包装条件下的自加速分解温度(SADT),利用差示扫描量热仪测试了过氧化环己酮及其与溶液混合后的热分解特征,得到不同升温速率下热流随时间的变化曲线,使用Friedman等转化率法对试验数据进行处理,得到了过氧化环己酮的分解反应活化能等动力学参数,并用绝热加速量热仪试验数据对动力学参数求解进行验证。推算了实际条件下达到最大温升速率时间为24 h的初始温度,基于可靠的动力学参数和有限元分析法计算了三种样品的SADT。结果表明过氧化环己酮热分解活化能随反应进程变化而变化,TMRad为24 h时的初始温度分别为53、71、66℃,实际包装条件下的SADT为37、61、56℃。     

基于微惯导随机误差时间序列建模的改进组合导航方法

针对低精度、低成本微机电惯性测量单元随机误差建模效果不理想会极大影响组合导航性能的难题,采用时间序列分析方法建立了微机电惯性测量单元随机误差的自回归滑动平均模型,通过对卡尔曼滤波器的状态变量进行增广,建立系统动力学方程和观测方程,实现对零偏误差的在线估计。实测数据分析验证了该随机误差建模的有效性。实测数据处理结果表明,该方法能够显著提高低成本微惯性解算外推精度,增强微惯性/卫星组合导航可靠性。     

院校在自评建设激励机制构建中需要把握的几个“度”

以管理心理学和教育心理学基本激励原理为依据，提出院校在构建自评建设激励机制的过程中，需要把握好动机激起、奖惩措施和绩效反馈的程度，才有可能使激励机制具有最高的有效性。     

一种雷达辐射源识别自学习算法研究

针对目前雷达对抗系统面临的辐射源识别精度不高、智能化水平低的特点,将自学习理论引入到雷达对抗系统中。提出了基于遗传算法(GA)的自学习算法实现雷达辐射源智能识别的方法。实验表明:在使用相同的特征参数"前件"条件下,通过这种自学习方法得到的正确识别率高于其它识别方法。     

光纤陀螺随机漂移的ARMA模型

分析了传统时间序列分析法建立ARMA模型的不足,提出了一种利用模型阶数判断准则和长自回归法建模的新方法。对数据进行了预处理和模型识别,比较了不同模型阶数判断准则的特点,研究了用长自回归法估计模型参数的步骤和方法。最后对光纤陀螺随机漂移进行了建模实验,通过对模型残差的白噪声检验,证实了使用新方法建立的ARMA模型具有很好的适用性。