相控阵雷达外场试验目标模拟技术研究

针对传统雷达回波模拟技术模拟目标态势单一、建设成本高、灵活性差等缺陷,结合相控阵雷达快速波束定向的扫描特点,提出了一种基于射频存储转发技术和移动阵列平台的相控阵雷达外场试验目标模拟方法。该方法采用射频空间辐射注入的方式为雷达提供较为逼真的三维空间模拟目标回波信号和构建较为复杂的模拟目标场景态势,能够支持包括雷达天线在内的整个雷达系统进行模拟试验或训练。最后通过实例仿真验证了该方法的有效性和可实现性。     

富氮气体对柴油氧化安定性影响

在95℃条件,考察了2种柴油在5种氮体积分数下氧化安定性随时间的变化,采用方差分析法分析了富氮气体对实际胶质、酸度的影响,拟合了实际胶质生成速率与氮体积分数的关系。结果表明:氮体积分数对实际胶质、酸度有显著性影响,实际胶质与储存时间呈一次函数关系,实际胶质生成速率与氮体积分数间存在幂函数关系,储存过程中氮体积分数越大,氧化生成有机酸越少。     

浅谈“合训”学员“能打胜仗”的素质能力培养

习主席提出的强军目标,能打胜仗是核心,关键在人才。武警院校作为武警初级指挥“合训”人才培养基地,要紧紧围绕“能打胜仗”要求,加强政治、军事素质和战斗精神培养,使培养的学员懂打仗、会打仗、练打仗、打胜仗,真正成为“一懂五会”的合格人才。     

舰船总体任务成功性的建模与应用

针对典型舰船的系统组成,进行了全舰任务成功性指标的示例计算,给出了总体指标的层次化表达方式。以舰船任务过程和典型任务剖面为依据,分析了任务可靠性和任务成功性之间的区别与联系,建立了舰船总体任务成功性指标的多阶段整体模型,并对航渡、待机、交战、撤离、返航阶段分别进行了仿真和解析建模。在建模与计算的基础上,通过敏感性分析计算了任务阶段持续时间的单位降低率等指标,为舰船任务成功性问题及其相关研究,提供了一个系统性的分析框架和方法。     

环管型燃烧室喷雾燃烧DES模拟

为研究燃气轮机燃烧室内复杂的两相三维湍流燃烧问题,采用基于Realizable k-ε模型的分离涡模拟(DES)方法对环管型燃烧室进行喷雾燃烧数值模拟.数值模拟结果表明:DES模拟在燃烧区发挥出大涡模拟(LES)的作用,能获取结构复杂的流场、温度场和涡量场,其对流场内涡结构的捕捉和分辨能力明显强于传统的RANS(雷诺时均N-S方法)模拟.与实验数据对比发现,DES模拟所得燃烧产物含量和燃烧室出口温度分布更符合.因此,DES方法可用于复杂形状燃烧室的燃烧数值模拟,能够避免RANS模型对湍流脉动进行平均处理导致耗散过大、抹平涡结构的缺点,从而可获取更准确的计算结果.     

惯组动态测试台误差分析及附加运动补偿算法

为了完成惯组的高精度、大动态测试任务,基于Gough-Stewart平台设计了电动六自由度惯组动态测试台。建立了系统的误差模型并分析了电动缸长度误差对系统精度的影响,分析了电动缸在惯组动态测试台运动过程中产生的被动螺旋附加运动,并对该运动补偿算法进行了研究。对被动螺旋附加运动产生的误差进行量化分析,结果表明,被动螺旋附加运动对惯组动态测试台的位姿精度存在非常显著的影响。为了消除该影响,编制了补偿算法,并将其应用于惯组动态测试台的实时控制系统中。实验结果表明,经过算法补偿后,惯组动态测试台的位姿精度达到了设计指标要求。     

基于蚁群算法的电子设备多值测试故障诊断策略

测试序列优化设计是故障诊断中的重要组成部分,最优测试序列能提高故障诊断的效率,常见的故障诊断系统均基于二值属性,而多值属性系统的测试优化问题研究的较少。针对多值属性系统测试序列优化问题的特点,提出了一种改进蚁群算法,结合二值属性系统和多值属性系统的关系,设计了适应于多值属性优化的状态转移规则和信息素更新机制。针对在等测试费用和故障先验概率的情况下不能寻优的问题,制定了对应的优化标准,符合实际的测试需求。通过对比试验,证明了其能解决电子系统多值属性系统的序列优化问题,扩展了多值属性电子系统的测试优化策略。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。     

Landau相变中的自由能

Landau用序参量的幂级数展开来表示相变温度附近的自由能,强调对称性与序参量在相变中的作用.正确书写自由能形式,可以计算可能相的温度曲线,得到关于序参量的方程,从而推知系统的结构.     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．