活性炭纤维负载TiO2的光催化性能

以水玻璃为粘结剂,活性炭纤维为载体,采用涂覆法制备出负载型TiO2／ACF光催化剂,考察了不同处理工艺条件下（UV,UV＋ACF,UV＋TiO2／ACF）TNT溶液的光催化降解率,同时探讨了初始质量浓度、TiO2负载量及光照强度等因素对TNT溶液去除率的影响。结果表明,利用涂覆法可以将TiO2很好地负载到活性炭纤维表面,在光照2h条件下,TiO2／ACF光催化剂对TNT溶液的降解率可达90．4％。     

气球载雷达在抗巡航导弹中的运用

巡航导弹在现代战争起着巨大的作用,如何尽早发现巡航导弹便成了当前的首要课题.为了提高对巡航导弹的防御能力,简单分析了巡航导弹的优势及劣势,阐述了气球载雷达的特点以及在探测巡航导弹方面相对与其他探测手段的优势.研究了如何针对巡航导弹的进攻特点,提出了利用气球载雷达与地面雷达网、预警飞机和天波超视距雷达的配合使用发现巡航导弹,能够有效地解决对巡航导弹的预警监视问题.     

雷达利用极化信息区分真假目标浅析

首先介绍了电大目标回波信号极化特征和电子假目标信号极化特征,接着探讨了理论上雷达根据极化信息区分电子假目标信号和真实目标回波信号的方法,分析了实际应用中可能存在的困难,说明了这种方法在目前和今后雷达目标识别技术发展中是有实际意义的。最后说明了无论是现在,还是今后,极化信息对于雷达目标识别来说都是一个极其重要的参数。     

基于效果驱动和探索性分析的作战能力需求生成方法

针对基于威胁和基于能力的作战能力需求研究存在的不足,在描述作战能力需求要素的基础上,提出了基于效果驱动和探索性分析的作战能力需求生成方法:通过作战目标及效果、作战行动及效果双重驱动,依次探索生成逻辑作战任务、作战能力、物理作战任务、任务条件和任务标准,将多元不确定威胁转化生成作战能力需求。此方法能有效综合作战指挥人员和军事需求人员的观点,其分析结果在实际应用中具有良好的适应性和健壮性。     

军队抢险救灾物资消耗模型的建立

军队抢险救灾物资消耗的确定,一直是困扰着各级部队的难题,也是影响部队战斗力再生的重要因素。军队抢险救灾物资消耗的确定可采用确定资金和确定实物来完成。通过建立数学模型对物资消耗进行计算,利用实例分析验证物资消耗模型。通过物资消耗模型解决了以往物资消耗确定的难题,减少了部队抢险救灾的隐形消耗。     

含黏砂土渗透系数的3种试验方法浅析

对含黏砂土进行3种试验方法的渗透试验,即变水头渗透试验、常水头渗透试验和一维垂直土柱积水入渗试验,探讨了含黏砂土的渗透系数与干密度之间的函数关系,试验结果表明渗透系数随干密度的增大而呈现指数函数形式的衰减。3种试验方法所得函数形式是一致的,说明3种方法测试含黏砂土的渗透特性都是可靠的。     

La掺杂纳米TiO2光催化降解TNT的动力学

以掺杂La的纳米TiO2作光催化剂,研究了光催化降解TNT的动力学规律,考察了TNT初始质量浓度、催化剂用量、初始pH、通氧速率及光照强度等因素对TNT光催化降解的影响。试验结果表明：在不同初始质量浓度、初始pH、通氧速率、光照强度及催化剂用量为0．3～2．0g／L的条件下,TNT光催化降解反应遵循拟一级动力学规律,且可用Langmuir-Hinshelwood动力学模型描述;当催化剂用量为0．1g／L时,该反应可认为是震缀反应．     

基于块边界特性的MB隐秘分析方法

隐秘术的恶意滥用给信息安全带来了巨大的威胁,隐秘术中的MB算法是一种安全性较高、应用广泛的隐秘算法,对基于MB算法的恶意隐秘有效检测已成必然。在研究了MB隐秘算法特点基础上,对隐秘图像块边界特性进行了分析,验证了图像块边界特性对MB隐秘的敏感性,提出了基于块边界特性的MB隐秘分析算法,并通过实验验证了该算法的有效性。实验表明:该算法有较高的检测率,并实现了对秘密信息嵌入率的近似估计。     

机载雷达与对抗设备电磁兼容建模与仿真

以机载雷达和干扰机为例,分析了机载设备电磁兼容问题产生的原因,建立了电磁相互干扰的理论模型,探讨了载机在不同干扰方式下雷达作用距离计算方法,推导了互干扰时,载机在掩护式干扰和自卫式干扰两种情形下的雷达距离方程,并基于雷达检测概率的一般求解方法,推导了自卫式干扰时雷达检测概率与目标距离的关系,并进行了实例仿真,为解决互干扰问题提供了理论参考。     

舰船等速航行下基于FAKF的舰载机捷联惯导自对准技术

详细推导了舰船在等速航行下基于惯性系下重力加速度信息的舰载机捷联惯导系统的自主精对准状态空间模型,针对该状态下海况对舰船产生的大幅摇摆,使得自主精对准中滤波值的量测值产生较大的附加不确定干扰,可能导致卡尔曼滤波器发散、对准精度低的问题,根据量测方程中残差的均值和实际方差与理论方差的比值对量测方差阵的影响,设计了一种模糊自适应卡尔曼滤波器(Fuzzy Adaptive Kalman Filtering,简称FAKF)。在典型海况下的仿真结果表明,采用FAKF比常规卡尔曼滤波器能更好地抑制量测噪声干扰,且对准精度高,水平姿态误差角小于,0.01°方位姿态误差角估计误差小于0.1°。