高雷诺数时筒形桅杆在均匀流场中的风载实验研究

在哈尔滨工程大学船模拖曳水池中,研究了雷诺数在3.19×104~1.15×106的范围内,表面倾斜且前后不对称的筒形桅杆攻角从0°~180°,以15°为间隔,在均匀流场中所受的风载。分析了桅杆所受的周向压力、轴向压力和St随雷诺数和攻角的变化趋势。结果表明,倾斜壁面和攻角改变对压力分布和St有较大影响。     

一种发送速率精确可控的分布式网络流量生成方法

介绍了一种灵活高效的分布式网络流量生成方法；通过加入权重因子，利用反馈机制不断对产生的网络流量进行调整直至流量大小误差符合用户设定需求；结合ON／OFF模型，采用分布式结构产生了流量速率可调节的具有自相似特性的网络流量。通过该方法产生的网络流量大小精确可控，且具有自相似性，能更好地反映出真实网络流量的特性。     

基于HLA炮兵作战指挥视景仿真系统的设计与实现

基于分布交互仿真体系结构和虚拟仿真技术的发展,开发一套基于HLA的炮兵作战指挥仿真训练系统成为可能。介绍了炮兵作战指挥仿真训练系统的总体框架,规划了视景仿真系统的各项功能单元,详细说明了视景仿真系统的联邦设计,并且实现了Vega线程与仿真线程的通信。运行表明,该系统能够演示出仿真的全过程,并且满足系统仿真的实时性要求。     

大型舰船平台购置费投资分布及控制

针对大型舰船平台购置费的特点,分析了其投资分布问题,利用龚伯兹曲线研究了在没有样本条件下的大型舰船平台购置费的投资分布,提出了基于生命周期曲线的大型舰船平台购置费投资分布模型,并用具体实例验证了模型的可行性。在大型舰船平台购置费投资分布研究以及总结对比武器装备费用控制方法的基础上,根据大型舰船平台购置费控制的特点,进行了大型舰船平台购置费控制问题的分析。针对原材料费用的控制,提出了基于材料纳期的费用控制方法;针对工时费用的控制,提出了基于国有单位平均工资指数的费用控制方法,并提出了大型舰船平台购置费控制的整体的观点。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络，它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建，通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

美军全谱化生防御能力（上）

化生防御联合项目执行办公室（JEPO-CBD）负责化生放核防御装备、军事设施防护的研究、开发、采购、部署和全寿命支持，医疗对策的制定，从而为国家军事战略提供借鉴。近期，JEPO—CBD颁布了《美军全谱化生防御能力》，旨在实时、实地和最佳成本内解决化生防御问题。     

系统可靠寿命的不确定性分析及其高效方法

为了分析元器件失效率的不确定性对系统可靠性的影响,借鉴Borgonovo的矩独立灵敏度分析思想,在充分考虑了系统可靠寿命完整不确定性信息的情况下,提出了基于系统可靠寿命的矩独立重要性测度,用来分析不确定性条件下系统元器件失效率对其可靠寿命的平均影响。但由于系统可靠寿命函数是系统可靠度函数的反函数,一般无法解析表达而以隐函数的形式存在,致使该矩独立重要性测度难以高效准确求解。为了解决这一问题,文章提出了一种新的Kriging自适应代理模型的高效算法,该算法以Kriging代理模型预测值的变异系数作为自适应学习函数,通过自主增加新的试验样本,增强代理模型的预测准确性。阀门控制系统和民用飞机电液舵机系统两个算例分析表明,在保证计算精度的情况下,通过变异系数自适应学习函数,仅需添加少量系统可靠寿命试验样本,就能够构建用来充分近似系统可靠寿命函数的Kriging代理模型,解决了重要性测度的高效求解问题,从而验证了所提方法的合理性和算法的高效性。