油水两相分层流层流流速分布计算分析

利用剪切力比模型,进一步讨论了油水两相分层流层流流动的速度分布规律,将水相流速假设为抛物线形式分布与实验结果有较大偏差,将水相分为拖曳和返流两段更接近实际情况,模型所得水相计算结果更接近实验数据。指出剪切力比模型能否适合于油水两相分层流动计算理论需要更多实验结果验证。     

助推-滑翔式导弹中段弹道方案的初步分析

建立了助推—滑翔式弹道中段的无量纲运动方程。采用非线性规划方法实现弹道优化。首先求解不同初始速度、速度倾角和最大升阻比的最大射程弹道,然后考虑驻点热流、过载约束,求解总气动加热最小和射程最大的最优弹道。基于前者的计算结果分析了初始条件对最大射程弹道的影响。将考虑约束的再入滑翔弹道与弹道式再入的特征参数比较,表明再入滑翔弹道的峰值热流较小,而总气动加热增加,但再入滑翔飞行时间在一般锥形体再入机动飞行器的热防护系统可承受的时间范围内。     

基于故障树的系统安全风险实时监测方法

当前的安全性分析方法大都属于预先安全性分析方法,即在系统使用前对系统进行安全性分析。但系统的动态特性,如组成部件工作状态的动态变化,使系统的安全性呈现实时变化。为研究系统的实时安全风险,提出了一种基于故障树的实时安全风险监测方法。该方法用故障树表示系统结构,建立系统安全风险评估模型,根据系统的技术状态参数与系统组件工作状态的对应关系,实时对系统的安全风险进行监测;并根据安全风险监测的情况,对安全风险变化原因做出解释,做到防患于未然。用一个具有前馈控制冷却系统的例子演示了该方法的有效性。     

一种面向军事物联网的网络流量异常检测模型

针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证,同时将NPCNN网络结构同传统的卷积神经网络对比,通过对实验结果的分析发现,该模型在军事物联网网络流量异常检测中具有可行性和可扩展性.同时NPCNN网络在准确率性能方面优于传统的卷积神经网络,为军事物联网网络流量分析提供一种可靠方法.     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

地地弹道导弹落点计算简化数学模型

在分析地地弹道导弹射击弹道的基础上 ,建立了其落点计算的简化数学模型。针对某型号导弹飞行弹道仿真数据进行落点计算 ,结果与仿真结果一致 ,达到精度要求。     

运用3D打印技术提升装备保障训练水平

3D打印技术是一种快速成型技术,在不同领域均有成熟应用。部队现有的技术人才构成、成熟配套的软硬环境、打印材料的多样性,为3D打印技术应用于装备保障训练提供了可能。目前,部队现有的装备保障训练手段仍较为传统、单一,特别是工作原理、故障排除课目很难保证训练效果,严重制约装备保障能力提高。应用3D打印技术,着重对重难点课目进行设计,解决"无法训、训不到、效果差"等训练瓶颈问题,是对现有训练手段的丰富和完善,是继模拟训练、虚拟训练之后的又一新手段、方法,对提高装备训练水平、保证训练质量有重大意义。     

班级社会心理环境与初中生学习自主性的关系

本研究以伊宁市三所中学里462名初中生为调查对象,以学习自主性量表和《我的班级》问卷为测量工具展开调查,探讨初中班级社会心理环境的特点及与学生学习自主性的关系.结果显示:第一,初中班级社会心理环境可以分为团结进取型、一般型和散漫型三种基本类型,不同类型下初中生学习自主性水平存在显著的差异;第二,班级社会心理环境各维度与学生学习自主性各维度存在不同程度的相关,其中师生关系、同学关系、班级秩序、竞争皆与学生学习自主性呈显著正相关,但学业负担与学生学习自主性呈负相关;第三,班级社会心理环境各维度对学生学习自主性各维度有不同的预测作用.     

采用动网格技术的弹托分离仿真模型

针对一体化弹丸出炮口后弹托由与弹体接触到绕弹托质心做六自由度运动的过程,提出一种基于弹托分段分离运动并采用动网格技术耦合流体控制方程和六自由度运动方程的弹托分离仿真模型。以尾翼稳定脱壳穿甲弹为例,仿真分析不同马赫数下的弹托分离情况,并探讨弹托和弹体气动系数在分离过程中的变化情况。仿真结果表明:弹托分离马赫数越大,分离轨迹越靠近弹体且分离时间越短,但对地分离横向位移越大。通过与试验数据的对比,验证了所提弹托分离仿真模型的准确性。     

环境参数在线辨识及其在滑翔段制导中的应用

针对助推滑翔导弹,提出基于飞行环境参数在线辨识的滑翔段数值预测校正制导方法。综合考虑大气密度和气动系数对导弹运动的影响,引入滑翔段综合环境参数,利用扩展Kalman滤波方法对综合参数进行在线辨识。基于在线辨识结果,利用渐消记忆递推最小二乘方法在线建立环境参数预测模型,并利用最新辨识结果进行模型的在线修正。设计了纵向和横向制导律,并基于环境参数在线预测模型进行落点预测,以克服飞行环境扰动对落点预测精度的影响。进行了大气密度非定常扰动下的制导仿真,以及密度和气动参数随机扰动下的Monte Carlo仿真。仿真结果表明:环境参数在线预测模型能准确预报飞行环境参数,制导方法对飞行环境扰动具有较强的鲁棒性。