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。     

多波束卫星网络的物理层安全性能指标研究

安全性是卫星通信网络充分发挥其优势的必要保证。将物理层安全传输技术引入多波束卫星通信网络,可望有效提高卫星通信系统的抗截获和抗侦测能力。分析了卫星通信的物理层安全应用需求,设计了一套波束成形和功率控制相结合的多波束卫星下行链路物理层安全传输策略,建立了信道模型和信号模型,构建了一套多波束卫星网络下行链路的物理层安全性能评价指标,并对指标进行了定性和定量的分析。     

绿色建筑发展现状及其在我国的应用探讨

随着全球能源危机与环境恶化的日益加剧，绿色建筑已成为世界各国可持续发展的重要课题。介绍了绿色建筑的内涵与特征及发展实施现状，指出了我国绿色建筑发展面临的困难和存在的问题，并对大力发展我国绿色建筑的相关策略进行了探讨。     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

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.     

The lobbies’ network at the EU policy level: the case of security and defense

Lobbyists may not share the same interests, but they usually agree to form a link in a network which could eventually be used to spread information, to search for potential partners, to speak with one voice to decision makers. In other words, social links represent value for lobbyists because they may ultimately facilitate access. In this article, we explore the network of the Security and Defense lobbies in the EU and we describe its structure.     

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.     

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%。