应用最大熵谱估计进行导弹系统的仿真模型验证

探讨了导弹系统仿真模型验证的定量方法。依据最大熵谱估计方法分辨力高的特点，分析其近似统计特性，分别给出了两个样本和两个正态总体的一致性检验方法。仿真结果表明，利用最大熵谱估计进行有效性检验是可行的。最后给出了一个应用实例，应用谱估计方法进行寻的制导导弹数字仿真模型验证     

功率循环下IGBT模块电热参数变化规律分析

为了分析IGBT模块老化过程中电热参数的变化规律,对IGBT模块进行了功率循环加速老化试验,并基于单脉冲测试方法在加速老化试验进程中每间隔1 000次功率循环,测取一次IGBT的结温、集电极电流与饱和压降三维关系曲面、开关能耗、热阻抗以及瞬态热阻抗曲线。IGBT模块老化失效时,其饱和压降、开通能耗、关断能耗以及热阻较其初始值分别增大了3.92%、12.05%、18.87%和22.65%,试验结果表明随着IGBT模块功率循环次数的增多,相同工作条件下IGBT饱和压降的增幅逐渐加大,而饱和压降、结温和集电极电流三者间的内在关系没有明显变化;IGBT瞬态热阻抗曲线暂态部分几乎不变,稳态部分向上移动的幅度逐渐加大;测取的IGBT模块电热参数中饱和压降增幅最小,开关能耗增幅较大,模块热阻的增幅最为明显。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低“相似性漂移”问题的影响,提出一种基于“邻域传播”的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻。基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低“相似性漂移”带来的误匹配现象。理论和实验分析证明,跨模态映射函数的“相似性漂移”问题广泛存在,而基于“邻域传播”的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率。     

利用数值优化技术设计周期性绕飞的编队轨道

考虑非线性和椭圆参考轨道等因素,选择编队卫星周期性绕飞的初始条件,设计自然周期性绕飞轨道,对长期编队飞行是十分必要的。然而利用Hill方程确定初始绕飞条件,设计长期编队飞行的轨道,具有很大的误差。本文在考虑非线性和椭圆参考轨道等因素的条件下,利用数字优化技术寻找周期性绕飞的初始条件,设计不消耗任何燃料的编队卫星轨道。优化的结果可用来研究周期性绕飞轨道必须满足的条件,加强对编队机理的认识。数值仿真结果验证了优化结果的正确性和有效性。     

司马错军事战略思想探析

在秦统一中国的历史进程中,商鞅变法为秦国奠定了经济基础,司马错伐蜀则奠定了军事基础,二者具有同等之功。生活在秦惠文王、秦武王和秦昭王时期的司马错,提出了得蜀即得楚,楚亡则天下并的军事战略思想,并具体指挥了伐蜀战役、平定蜀乱和黔中战役等一系列重大军事行动,为秦横扫列国实现统一大业做出了重要贡献。     

某型弹用闪光灯环境试验后光通量下降原因分析

本文通过对某型弹用闪光灯环境试验后出现光通量下降问题进行原因分析,经过查找,发现是由于试验方法不当造成闪光次数过多导致环氧胶过热挥发,污染了光学元件直接造成了闪光灯光通量的降低,给后续型号研制提供了经验教训。     

GJB 908A-2008《首件鉴定》实践应用浅析

本文主要是结合工作实践,从全面把握标准内涵、综合掌握相关的信息,开展首件鉴定工作的条款要求等方面对GJB 908A-2008实践应用的认识和体会。     

我所经历的淮海战役

淮海战役是解放战争时期中国人民解放军同国民党军进行的三次战略决战性战役之一.笔者作为华东野战军第13纵队第37师师长,率部自始至终参加了这次战役:战役开始后,指挥所部渡过运河直插陇海铁路,和兄弟部队一起合围了国民党军第7兵团,为全歼该兵团做出了贡献;尔后率部南下,指挥第37师在西集团编成内参加了围歼国民党军第12兵团的双堆集战斗;第12兵团全军覆灭后,带领部队在永城西南地区进行战备休整,直到淮海战役取得最后胜利.笔者时淮海战役中作战指挥方面的心得体会,反映了当时作战指挥的特点和规律,对今天的军事学术研究有一定借鉴意义.     

超音速环形引射器空气引射启动特性试验

建立了超音速环形引射系统,对环形引射器空气引射启动特性进行了试验研究.试验结果表明:管道马赫数越大,则系统启动压强越高,同时盲腔真空度越高;混合室收缩比越小,系统启动压强越低;若管道马赫数较大,而第二喉部长径比和亚音速扩压段面积比过小,引射器启动过程可能不稳定,甚至无法启动;混合室收缩比、环型引射器扩压管道参数对盲腔压强无影响.     

A worst‐case formulation for constrained ranking and selection with input uncertainty

In this research, we consider robust simulation optimization with stochastic constraints. In particular, we focus on the ranking and selection problem in which the computing time is sufficient to evaluate all the designs (solutions) under consideration. Given a fixed simulation budget, we aim at maximizing the probability of correct selection (PCS) for the best feasible design, where the objective and constraint measures are assessed by their worst‐case performances. To simplify the complexity of PCS, we develop an approximated probability measure and derive the asymptotic optimality condition (optimality condition as the simulation budget goes to infinity) of the resulting problem. A sequential selection procedure is then designed within the optimal computing budget allocation framework. The high efficiency of the proposed procedure is tested via a number of numerical examples. In addition, we provide some useful insights into the efficiency of a budget allocation procedure.