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.     

中制导虚拟目标的定位参数研究

基于虚拟目标的优化导引中制导拦截弹道轨迹及其能耗与虚拟目标的位置紧密相关,决定该位置的参数包括中末制导交班距离和视场基准角等.首先研究了弹道特性随定位参数的变化规律并提出通过滚转实现视场基准角的负取值,在此基础上得出满足多约束条件的虚拟目标定位参数的设置方法.利用该方法所产生的虚拟目标与相应的优化导引律结合,可以很好地满足中制导的要求.     

LDO稳压器敏感度建模与仿真技术研究

基于LDO稳压器在电磁干扰（EMI）下产生直流偏移失效的机理分析,展开敏感度建模与仿真方法研究。使用一款实验芯片,创新地引入片上电压传感器,用于测试EMI在LDO稳压器内部的传播特性。在敏感度建模中,建立等效电路模型,通过直流功能测试,Z参数阻抗特性测试验证模型的正确性,将该模型用于LDO稳压器的敏感度预测。在敏感度仿真过程中,通过分析关键子电路和不断增加寄生元件,仿真不同寄生因素对敏感度影响的权重。将仿真结果与传导直接注入法（DPI）片上测试结果对比,仿真结果与DPI测试在频域1MHz至1GHz匹配。     

利用两个被动方位绘算来袭鱼雷距离方法

基于来袭鱼雷处于与被攻击运动舰船相遇航向上的前提,在被攻击运动舰船通过声纳被动方式测取到来袭鱼雷的第1个方位后,被攻击运动舰船立即进行改变速度矢量的机动,速度矢量改变后,被攻击运动舰船以被动方式测取来袭鱼雷的第2个方位,并利用此时与第1个方位值相等的来袭鱼雷虚拟方位,绘算确定来袭鱼雷的距离.如果来袭鱼雷实际处于与被攻击运动舰船相遇的航向上,则确定的来袭鱼雷距离就是准确的.     

美海军模拟训练体系研究

美国海军非常重视模拟训练系统的体系能力建设,从顶层自上而下规范海军的模拟训练体系,按联合、海军合同、平台、系统四个层次建设可分可合、多级联动的训练系统,支持全球指挥控制系统海军部分(GCCS-M)、水面舰艇、潜艇、飞机等多种作战兵力,形成面向海空联合体系对抗的战训一致的训练能力,对我国海军的模拟训练体系建设具有重要的借...     

国民经济动员虚拟团队模式构建

文章探讨了构建国民经济动员虚拟团队模式的可能性与必要性,研究了国民经济动员虚拟团队与普通企业虚拟团队的不同之处和与传统动员团队的差别与优势,提出了构建国民经济动员团队的步骤、需注意的问题及发展远景。     

舰船极低频电场的产生机理及其防护

舰船极低频电场由于能在海水中传播到很远的距离,而且很容易被探测到,已成为舰船的一个重要目标特性.螺旋桨转动调制舰船腐蚀电流和外加电流阴极保护系统在海水中产生的电流是舰船极低频电场的2个重要来源.质量较差的阴极保护系统(ICCP)中的电源滤波器也会导致极低频电场的产生.电磁场防护结构工艺、被动轴接地系统、主动轴接地系统和电场抵消系统是目前降低舰船极低频电场的主要方法.     

军事虚拟训练系统关卡测试用例设计与优化

测试用例的数量和质量决定军事虚拟训练系统软件测试的成本和有效性。针对军事虚拟训练系统软件测试随意性较强,测试效率不高的问题,定义了军事虚拟训练活动图形式化图形符号的语法与语义,在此基础上提出了基于形式活动图的军事虚拟训练关卡测试用例设计方法,通过测试用例优化对生成的测试用例集进一步的合并简化得到最小测试用例集,通过实例对提出的基于形式活动图的军事虚拟训练关卡测试用例设计与优化方法进行了应用说明。     

埋地输油管道直流排流保护技术应用

随着电气化铁路建设的飞速发展,干扰电流对埋地输油管道的干扰腐蚀越来越普遍。干扰电流包括直流干扰电流、交流干扰电流和地电流等3类,其中直流干扰电流对输油管道的干扰腐蚀最为严重。分析了直接排流、极性排流、强制排流和接地排流等4种直流排流技术的工作原理、特点及适用范围,结合输油管道的设计背景及电位测定,在不影响电气化铁路正常运行的情况下,选择接地排流保护措施。计算确定了输油管道的排流保护参数,并在输油管道平行电气化铁路区间设置6组直流干扰电流排流点和9组牺牲阳极。埋地输油管道经开挖检测,管道绝缘防腐层完好,未发现明显的直流干扰腐蚀现象,取得了较好的直流排流效果。     

某型工程车虚拟操作训练环境设计

采用基于Vega和Creator的虚拟现实仿真机制和人机交互设备，构建某型工程车训练仿真系统虚拟操作训练环境。根据位置跟踪传感器跟踪受训人员手的位置和姿态，使用数据手套获取受训人员手部各关节数据，驱动虚拟手实现人机交互，完成虚拟操作训练任务，并采用前馈神经网络模式识别法和空间位姿判别法，分别对静态手势和动态操作命令进行识别。