扶贫攻坚结硕果

赤城县是革命老区,地处冀北山区,全县平均海拔945米,县境内峰峦叠嶂、群山环绕、沟壑纵横,耕地较少,山地面积较大,素有"八山一水一分田"之称,过去是全省有名的吃救济粮贫困县。     

二维超声速空气引射器启动特性试验研究

xxxx超声速引射器是高空模拟试车台的重要组件,在发动机启动前利用引射器对试验舱预抽真空可避免发动机启动初始时刻燃气漏入试验舱造成燃气在发动机中分离,对获取发动机在高空环境下的完整推力特性具有重要意义。而该工况下超声速引射器的启动过程是引射器工作过程中最为恶劣的工况,设计不合理的引射器会导致启动压力过高甚至不能实现启动。建立了缩比超声速空气引射器试验台对超声速引射器的启动特性进行研究,采用压力测量方法结合纹影技术对超声速引射器处于极限启动压比时的流场进行了描述,研究结果表明混合室收缩比越小,引射器极限启动压比越低。同时给出了定位超声速引射器不启动原因的判据：当引射器不启动是由引射总压不足引起时,盲腔压力在引射总压提高时降低,并在临界启动状态下达到最小值;而由混合室收缩比过小导致的引射器不启动在引射总压提高时盲腔压力单调上升。     

语录体

你们已通过考核,可以履新!——河南新乡45名预备役军官中的34名预提地方干部通过了军地联考。考核结束,该地方领导当场如是宣布。据悉,这种军地合力联考方式从2010年起他们已经实施。今天你不找问题,明天问题来找你!——东海舰队司令部组织课题式检讨式演练。演练结束,司令部某领导如是说。只要有一线希望,就绝不放弃!——西藏墨竹工卡县发生特大山体滑坡,负责救灾的副总指挥、西藏军区副司令员刘友春望着开着百余台机械正在紧张作业的官兵说道。     

雷达侦察比幅测向系统干扰技术

重点分析了比幅测向系统的原理,在此基础上提出对其进行"主动反侦察"干扰的方法,推导了受到干扰下比幅测向系统的测量结果公式,讨论了不同条件下的干扰效果,并通过仿真进行验证。     

ADAMS的某自行火炮自动开闩及抽筒过程动力学分析

在某型自行火炮炮身的研究中,利用Pro/E和ADAMS软件建立了炮身虚拟样机模型,完成了后坐复进和自动开闩以及抽筒的动作仿真.通过动力学分析获得了全装药射击条件下的仿真结果,与试验实测结果进行比较,证明所建虚拟样机是可信的,并重点对自动开闩以及抽筒过程的动力学特性进行了研究,为疲劳寿命以及可靠性分析研究提供了有力的支持.     

长跑超人:“敖特曼”

说他是长跑超人绝无吹捧之意,当了十几年兵,参加旅里组织的大小长跑考核或比赛近百次,"敖特曼"几乎每一次都是满载而归。"敖特曼"名叫敖成位,是二炮某旅一位老班长。身边战友送他这一"雅号",一是这家伙确实长得挺"科幻",还有非常重要的一点就是他是旅里响当当的长跑超人。     

频谱感知技术在认知无线电中的应用

频谱感知是认知无线电的关键技术,能量检测广泛应用于频谱感知。针对认知无线电频谱感知技术较少运用于实践的不足,提出了基于0FDM传输系统的频谱感知。在0FDM系统中利用能量检测的判决结果控制子载波的开关,实现感知结果对数据传输的控制,最后利用认知无线电平台进行实时数据的传输。实验结果表明,系统能够在认知无线电平台上成功进行无线通信的数据发送与接收,频谱感知结果能够有效控制数据传输,为认知无线电由理论研究步向实际应用奠定了基础,具有一定的实用价值。     

一种水下高速小目标回波频率估计方法

针对拦截水下高速小目标时近场区体目标效应对多普勒频率估计的影响,本文设计了一种选择区间加权频率估计方法,该算法将近场区时高速小目标看成体目标进行处理,通过对频率估计分量进行选择性幅度加权平均,降低了频率估计误差,减少了由于目标姿态变化对频率估计稳定性产生的不良影响。经仿真研究,与直接进行频率估计相比较,该方法能够较好的抑制体目标效应对多普勒频率估计造成的影响。在最不利情况下,频率估计误差数值低于300Hz,较好地满足了声引信利用多普勒频率进行后续参数估计的要求。     

适用于无人机集群应急通信系统分簇路由协议

无人机集群应急通信系统面临的最大挑战为集群网络拓扑的快速变化,因此,高效的自组网路由协议是保证无人机集群应急通信系统具有稳定链接性能的基础,同时也是该领域的研究热点。分析了现有无人机自组网路由协议不能完全适用于无人机集群应急通信系统的机理,采用MAC层和网络层联合设计思想,提出了一种基于簇结构和强化学习的分簇路由协议,簇内设计了基于簇结构的先应式路由协议,簇间则采用基于位置和链路质量Q学习的自适应路由协议,从而减小了路由维护开销、缩短了端到端时延,提高了转发成功率。仿真结果表明,在实现高效分簇的基础上,所研究的分簇路由协议可满足无人机集群应急通信系统的高动态、低时延和高可靠的要求,具有一定的实际应用前景。     

节点实时性能自适应的集群资源分配算法

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法 (node real-time performance adaptive cluster resource scheduling algorithm,NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。