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1.
穿甲子弹垂直侵彻防弹钢试验与理论模型   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
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.  相似文献   
2.
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.  相似文献   
3.
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。  相似文献   
4.
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.  相似文献   
5.
针对装备采办中的风险总量控制,提出一种激励方式来提高承包商的积极性。在单目标风险控制模型的基础上,建立了多目标风险控制模型,推导出了激励机制下风险控制的最优合同公式。对激励机制中存在的两类错误进行了理论分析和实例验证,得出了两类错误对收益的影响,并在成本控制中得到了应用,有效地提高了装备采办的质量和效率,为军方决策者在装备采办中提供了合理的参考依据。  相似文献   
6.
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.  相似文献   
7.
作为一种集成了光学、电学和机械力学的复杂系统,激光陀螺可以精确地测量物体的角速率输出。为了满足惯性导航系统长时、高精度的测量要求,研究了激光陀螺内部不同类型的传感器与激光陀螺零偏误差之间的特性,在传统的基于温度的零偏误差补偿方法的基础上,引入了二频机抖激光陀螺内部温度传感器、光电二极管和粘在抖动机构上压电陶瓷的输出信息进行复合建模,利用非线性拟合能力强的支持向量机算法,针对不同类型信息与二频机抖激光陀螺零偏误差的相关性对模型进行优化。实验结果表明,该二频机抖激光陀螺零偏误差补偿模型的补偿精度高于传统的补偿方法。  相似文献   
8.
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%。  相似文献   
9.
动态弹道补偿   总被引:2,自引:0,他引:2  
通常意义下的弹道补偿没有考虑火炮摆动对射击的影响,因而在坦克运动或目标运动时,命中概率将大大降低.分析了由火炮摆动带来的射击误差,给出了相应的补偿算法及电路的实现方法.  相似文献   
10.
基于XML的诊断信息模型描述   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
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