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91.
仿真实验是重要的作战研究方法。在论述海军陆战队登陆作战仿真实验概念及其过程的基础上,根据海军陆战队登陆作战仿真实验指标体系的构成,设计作战任务级、行动效果级和作战实体级三级指标,为海军陆战队登陆作战仿真实验的指标设计及实践提供参考。  相似文献   
92.
为研究CFRP筋混凝土柱在低周反复荷载作用下的骨架曲线,基于已有的3根CFRP筋混凝土柱的滞回曲线,采用混凝土损伤塑性本构模型和碳纤维筋本构模型,运用有限元分析软件ABAQUS对其试验过程进行数值模拟,并将模拟所得骨架曲线与试验结果进行对比。结果表明:通过数值模拟得到的骨架曲线与试验结果吻合较好,数值模拟趋势与试验得到的趋势一致,从而对该有限元模型的适用性进行了验证。  相似文献   
93.
针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明:该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。  相似文献   
94.
为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。  相似文献   
95.
从激波/湍流边界层干扰机理以及流动控制的迫切需求入手,从自适应涡流发生器、自适应鼓包、自适应微射流以及自适应次流循环四个方面对激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术研究进展进行了总结。分析认为,结合AI技术发展自适应流动控制技术,加速控制方式智能化,可作为新一代高超声速飞行器宽速域飞行的重要技术手段。具体来说,就是通过调节外加激励对高超声速飞行器不同区域实现局部流动加/减速、气动热防护、气动控制等功能,根据流场参数建立控制反馈回路,自适应调整局部流场结构,以满足工程实际需求。  相似文献   
96.
为了客观合理地制定产品的定期维护与事后修理组合的维修策略,分析了该组合策略下产品的性能变化特点,并从失效机理出发,利用复合Poisson过程描述了产品性能退化规律,建立了以产品长期运行下费用率最低为目标的优化模型,并通过求解得到了最优的维护周期.最后,实例分析表明:该方法能够较好地描述产品的性能退化规律;同时,优化得到的维修策略值可以有效地降低维修费用,并延长产品使用寿命.  相似文献   
97.
针对舰艇装备作战需求论证以单舰论证为主,对基于信息系统的体系作战考虑较少,造成单舰作战需求牵引不足、使命任务定位不清的现状,提出了一种以典型编队为基础,强调不同舰艇平台之间的信息交互与协同的舰艇装备作战需求论证方法。  相似文献   
98.
建立了爆炸磁压缩装置 (FCG)的 2 D轴对称有限元模型 ,应用显式非线性动力分析程序进行求解 ,得到了爆磁压缩装置电枢膨胀过程的图像。电枢使用Johnson Cook材料模型和根据实验Hugoniot曲线确定的Gr櫣neisen状态方程 ,考虑到了材料应变率硬化和塑性功绝热加热过程 ;炸药材料采用JWL状态方程 ,得到了铝金属管电枢的膨胀过程、膨胀张角以及塑性功导致的电枢温度升高  相似文献   
99.
不确定情况下协同空战目标分配方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
现代空战环境下出现的大量不确定信息, 现在常用的协同目标分配模型都没有考虑到这种情况.针对这种情况,将随机规划引入到协同空战目标分配研究中,在一般期望值模型的基础上,建立了多机空战协同目标分配期望值模型,并利用随机模拟、神经网络和遗传算法结合而成的混合智能算法来求解该期望值模型.2∶4协同空战仿真结果表明该模型的有效性.  相似文献   
100.
不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。  相似文献   
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