装备表面超润滑设计及高温摩擦学性能研究

运用多功能SRV试验机考察了MoS2的高温减摩抗磨性能.结果表明在点接触条件下,MoS2在200 ～400 ℃时显示出非常低的摩擦因数,其摩擦因数大约为0.06;MoS2在不同试验温度下的抗磨性能都比菜籽油的抗磨性能好,特别是在200～400 ℃时,MoS2的抗磨性能显示出特殊的优越性,其主要原因是MoS2主要以吸附形式存在于摩擦表面.因此,MoS2可以作为摩擦表面超润滑设计的润滑剂.     

战场电磁环境的定量描述与模拟构建及复杂性评估

探讨了战场电磁环境定量描述与可视化表达、战场电磁环境模拟构建的内容,提出了军用有意电磁辐射和战场背景电磁辐射模拟仿真的建模方法。在战场电磁环境复杂性定量分析方面,将战场电磁环境的复杂性分为一般复杂性和特定复杂性,给出了相应的评估指标和评估方法。     

一种WindML双屏显示驱动程序设计方法

针对电子装备软硬件平台对双屏显示输出的基本要求,探索了在VxWorks系统下开发WindML双屏显示驱动程序的方法。分析了WindML图形系统驱动程序体系结构,通过在图形驱动和WindML图形接口之间增加一个双屏显示控制层的方法,由双屏显示控制层接收WindML图形接口指令,再传给图形显示驱动程序,实现双屏显示输出。该方法设计的双屏显示驱动,能够使两个分开的屏幕逻辑上合为一个大的屏幕,很好的解决了WindML双屏显示输出的问题。     

多分辨率建模在联合作战仿真中的应用研究

针对目前联合作战建模与仿真中存在的困难和问题,运用多分辨率建模(MRM)方法对其进行了探索研究。对联合作战的作战要素、仿真映射结构进行了分析,探讨了多分辨率建模的主要方法,提出了联合作战仿真的体系结构,并设计了基于多分辨率建模的联合作战仿真模型框架。     

高超声速飞行器组合导航体系效能评估

集合当今世界高精尖端技术的高超声速飞行器,单一或简单的组合导航方式已经无法保障其高超声速全球到达的飞行任务。研究了一种INS\GNSS\CNS组合导航体系方案,与典型的INS\GNSS组合导航系统方案相比较,并采用改进的贝叶斯法融合算法对这两种导航方案进行综合效能评估。结果证明,该评估方法切实可行,便于计算应用,证实了INS\GNSS\CNS组合导航体系保障高超声速飞行器作战能力更强。     

基于眼图的数字通信干扰效能指标构建与评估

针对数字通信干扰效能评估难度大的问题,分析眼图测量技术基本原理,提出一种基于眼图测量技术的数字通信干扰效能评估方法。从通信侦察的便捷性、直观性、有效性出发,选择部分眼图测量参数,构建通信工作效能评估指标模型。运用Matlab/Simulink构建数字通信仿真系统,检测不同信噪比条件下各指标模型随通信误码率变化的敏感程度,从中选择最佳指标用于数字通信干扰效能评估,构建干扰效能评估指标模型,简要开展干扰效能评估研究。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

电子战飞机远距支援干扰阵位配置建模与仿真

针对电子战飞机远距支援干扰新体制雷达阵位配置问题进行研究。首先是对电子战飞机干扰效能量化分析,从俯仰和方位两个方面对干扰覆盖范围进行建模仿真。基于干扰统一方程,建立干扰阵位配置优化模型,包括阵位配置区域和阵位配置高度模型,并给出了干扰阵位配置参数的具体计算方法。最后,通过仿真实例验证模型的有效性,结果表明该模型对于电子战飞机阵位配置有一定的指导意义。     

基于Bayes统计理论的射表编拟方法

全面系统阐述了Bayes统计理论下的射表编拟方法,具体研究了验前信息的处理、符合计算、编拟计算及试验用弹量的确定等几个关键难点问题,同时导出了确定先验分布中未知参数的计算公式、射表基本诸元的后验估计公式、射表试验用弹量的计算公式。通过两个实例对其具体使用方法给予了详细说明并对其结果进行了分析,指出应用该方法可以在相同精度要求下节省用弹量或在相同用弹量下提高射表精度,具有很好的经济适用价值。     

基于网络抗毁性的装备贡献度评价

高新技术的应用使装备间关联关系更加复杂,武器装备论证更加困难。装备对体系贡献度研究为武器装备论证发展提供了新思路。基于作战环思想构建武器装备体系作战网络模型,同时完成作战环理论所划分的同类型装备的网络化建模,提出复杂网络背景下装备贡献度的定义及基于网络抗毁性的贡献度评价方法,通过美国国家导弹防御系统进行算例分析来验证该方法的可行性。结果显示,不同装备对体系的贡献度大小可以通过复杂网络模型进行预判。