穿甲子弹垂直侵彻防弹钢试验与理论模型

试验研究了穿甲子弹垂直侵彻高强防弹钢的机理,提出了一个分析靶板极限速度和弹体剩余速度的理论模型,该模型综合考虑了材料的应变率与热软化效应,结果表明,理论值与试验值吻合很好.分析了失效准则的影响,研究了剪切带温度和靶板耗能随入射速度的变化规律.     

海战场时空查询及索引机制研究

针对目前海战场信息系统的不足,引入时空数据技术对战场数据建模,并支持设计了海战场时空数据库原型系统.对系统要求的时空查询问题进行归纳,结合海战场数据特性加以分析,为后续的索引建立提供了依据.3D R-tree相较现有的其他时空索引更适用于海战场的环境,并通过扩充部分的弥补了其检索效率的不足.     

五阶HWCNS格式在低速复杂流场中的应用

采用五阶精度显式HWCNS格式求解雷诺平均NS方程，利用多块对接结构网格技术，对30P-30N多段翼型进行网格收敛性研究，在不考虑转捩的情况下采用SA一方程湍流模型研究HWCNS格式与二阶精度MUSCL格式对该翼型压力分布和典型站位速度型的影响，并与实验结果进行对比分析。采用HWCNS格式和SA一方程湍流模型模拟梯形翼高升力构型低速复杂流场，通过对总体气动特性和压力分布的分析，探讨五阶精度显式HWCNS格式在低速复杂外形流动中的应用能力。     

基于MDA的HLA仿真技术框架设计

近年来MDA在分布式仿真特别是在HLA仿真技术中的应用情况缺乏对MDA与HLA结合的仿真技术整体性的认识,不利于仿真系统开发的宏观指导.基于MDA的HLA仿真技术框架的提出就是从系统的角度研究基于MDA的仿真系统开发过程.该框架从模型通用性的静态角度和建模仿真过程的动态角度出发,分为HLA仿真系统主题域的划分和HLA仿真系统开发过程两部分进行了全面的分析,为今后开展基于MDA的HLA仿真研究提供了一种宏观的指导方法.     

防空群对多批次小间隔目标射击效能评估

基于排队网络理论的适用性分析以及基本假设与适当简化,将防空群对多批次、小间隔目标射击问题转化、抽象为排队网络对顾客流的服务问题,建立了防空群对多批次、小间隔目标射击效能评估的"分布式协同排队网络"模型。在特定作战实例和假设条件下,应用所建模型,计算得出了典型火力配属方案下防空群对多批次、小间隔目标射击效能的量化结果,实现了防空群对多批次、小间隔目标的射击效能的定量化评估,验证了所建模型的可行性与有效性。     

一种面向Agent的概念化建模方法*

面向Agent的建模方法为基于Agent系统的概念化描述提供了一种新的技术.针对多Agent系统分析与建模问题,扩展并规范了面向Agent概念化建模过程,定义了Agent模型及其扩展模型,并给出了形式化描述.同时,给出面向Agent的分析和设计过程,为其具体建模提供了一种高层指导.最后,与其它现有面向Agent的方法在应用方面进行了类比分析,为该方法的广泛和深入地应用研究打下基础.     

武器装备体系评估技术与研究

武器装备体系评估是军事领域的研究热点,对于指导武器装备体系建设、辅助指挥员进行战场决策等具有重要的意义。从体系评估的3个主要流程即指标体系建立、指标体系赋值、指标体系聚合入手对其原理和研究现状进行了分析总结,最后对存在的主要问题及相应的解决思路进行了分析与思考。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于XML的诊断信息模型描述

利用XML语言对诊断信息模型进行描述，初步建立了诊断信息模型整体框架的XML Schema，并在专门开发工具XML Spy中得到实现，同时对基于XML的信息模型描述进行了简要的应用说明，验证了模型描述的有效性。     

公共场所人员安全疏散评价方法探讨

公共场所安全疏散评价对于确保火灾中人员的生命安全具有重要意义。基于“性能化”防火设计的思想，对影响公共场所安全疏散的因素进行了分析，并对安全疏散的必要性能和评价程序进行了较为全面的探讨，其中包括烟气的评价、人员疏散能力的评价、疏散路线合理性的评价、疏散对策的评价等，目的在于通过合理的评价方法得出合理的疏散性能，为减少公共场所火灾造成的人员伤亡和财产损失提供帮助。