考虑充放气过程的某型制导炮弹内弹道计算

考虑到弹底压强、尾翼汽缸内压强变化情况与汽缸张开式尾翼展开关系密切,研究了某型制导炮弹内弹道性能,建立了考虑汽缸充放气过程的内弹道两相流模型.针对尾翼张开异常现象,分析了尾翼汽缸气孔直径变化引起的汽缸压强变化情况,计算结果表明:张开式尾翼汽缸内外压强差随气孔直径的变化而变化,气孔直径变化到一定值时,汽缸尾翼在膛内开始外张.研究结果为分析气孔烧蚀引起的尾翼张开异常现象提供了理论依据.     

美军信息作战计划的制定及启示

经过长期理论研究和军事实践,美军形成了完善的信息作战理论体系,对信息作战计划的分类、内容、制定机构和职责、制定流程等做出了具体而又详细的规定,具备很强的法规性、操作性,值得我们借鉴和参考。我军应当结合自身情况,完善信息作战指导理论体系、长期策划信息作战行动、在联合作战范围内制定信息作战行动计划。     

基于PC机的模拟训练装备效能评估方法

分析了基于PC机的模拟训练装备的组成结构,根据其效能评估指标的特点,充分考虑决策数据间的客观关系,同时兼顾决策者的主观偏好,采用基于最小二乘原理的组合赋权法指标权重确定方法,对该类装备的效能进行评估,验证了该方法的可行性和有效性。     

斜度相似度的ISAR干扰效果评估方法

由于逆合成孔径雷达(ISAR)是一种新体制雷达,一些用于评估常规体制雷达干扰效果的方法和手段对于ISAR来说并不适用。通过比较干扰前后目标图像灰度的变化,提出了基于斜度相似度的ISAR干扰效果评估方法,可以反映干扰对目标图像灰度的影响程度。该方法不仅计算简单,而且具有归一化的优点。最后,就射频噪声和噪声调频两种干扰模式对ISAR进行了干扰仿真,仿真结果验证了评估方法的正确性和有效性。     

基于微分几何与李群的无人机编队会合方法

在领航-跟随编队模式下,设计了一种基于追缉策略的无人机编队会合方法。首先,基于微分几何曲线论和弗雷涅-塞雷标架建立了无人机非解耦三维运动模型,其中将曲率和挠率作为控制量;结合该模型给出了无人机三维编队会合问题的数学描述,它将导弹制导问题中的终端落角约束映射为编队会合问题中僚机的航迹倾角约束,同时引入额外的航迹方位角约束;然后使用特殊正交群的元素来度量长僚机方向偏差,并通过局部坐标映射将其映射为对应李代数空间中的旋量;接着,基于该旋量设计了编队会合几何导引律,并给出相应的曲率和挠率控制指令;最后,分别在长机稳定平飞和转弯机动条件下进行了多机编队会合数字仿真实验,仿真结果显示僚机能够有效地跟踪长机航向并收敛至指定位形,说明了方法的有效性。     

某大型商业综合体建筑安全疏散性能化消防设计探析

对选定的大型商业综合体建筑功能特点及防火设计问题进行分析,运用消防安全工程学原理,选择适当的分析方法,采用可靠的技术手段和分析软件,设定全面客观的火灾与疏散场景,对烟气流动和人员疏散进行模拟分析.在对该项目拟定的消防设计方案进行调整并设置必要的消防设施保障后,能达到性能化设计提出的保证人员生命安全和限制火灾大规模蔓延的设计目标.     

实战条件下防空反导兵器指挥控制通信系统性能评估

以实战条件下指控通信链路的性能为研究对象,通过建立通信链路模型和实战环境模型(信道传输模型和干扰敏感模型),建立干扰模式库,研究指控通信链路在实战条件下的性能,并选取典型通信系统在典型干扰模式下在仿真平台上进行验证.结果表明,该技术能对通信系统性能进行全面评估.     

基于双目视觉定位技术的无人船航迹跟踪控制室内模型实验

水面无人系统的航向控制与航迹跟踪技术在研究开发阶段一般在室内环境进行调试与运行,该过程需要定位系统进行辅助.实船常用的定位技术难以在室内发挥作用,现有的几种室内定位技术存在成本高、信号传播不稳定等问题.设计了一种基于双目视觉定位技术的船模航迹跟踪控制系统.结合实验场地和实验对象,通过在船模上布置特征物、图像预处理、图像...     

美国高超声速武器发展现状与得失简析

高超声速武器是世界各大军事强国进行科技攻关和装备发展的重要领域.美国是世界上最早开展高超声速武器研究的国家之一,在高超声速武器发展历史上曾长期居于领先地位.然而近年来,美国在高超声速武器领域疲态渐露,多个重点项目出现严重节点滞后,试验事故频发,以至于在高超声速助推滑翔武器和高超声速巡航导弹两大技术方向上均陷入了被其他国...     

面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。