基于热物理仿真分析的红外点目标特征提取与识别

根据弹道中段空间目标和诱饵的表面温度分布规律，从热物理的角度分析了目标和诱饵的红外光谱辐射特性，指出了弹道中段目标和诱饵红外辐射特性的本质差别，并据此提出了红外目标识别中的特征基函数，用特征基函数构造红外点目标识别的四维特征矢量。仿真实验表明，这一特征矢量用于红外点目标识别非常成功。     

低阶高精度单元的发展

综述了四节点等参单元存在的问题，以及提高其精度的途径，并对这些方法略做评述，且探讨了发展高精度单元的方法。     

沉淀分级法调制纺丝级高熔点聚碳硅烷

作为碳化硅纤维先驱体的聚碳硅烷应当具有较高的熔点与良好的可纺性 ,但是提高熔点对合成条件提出了苛刻要求。为了解决这一矛盾 ,首先通过沉淀分级获得了高熔点 (>2 80℃ )的聚碳硅烷组分 ,然后再加入 10 - 30wt%低熔点组分来调节其纺丝性能 ,成功地调制出了高熔点 (>2 5 0℃ )、具有良好纺丝性的聚碳硅烷先驱体     

分布式软件平台StarBus中接口池的研究与实现

按照ＣＯＲＢＡ标准，阐述了接口池在ＳｔａｒＢｕｓ系统中的作用，介绍了ＳｔａｒＢｕｓ系统中接口池的设计，说明了接口池的内容与结构，实现了ＳｔａｒＢｕｓ系统中的接口池服务，为在ＳｔａｒＢｕｓ系统中实现动态激活提供了保证。     

金属泡沫复合材料夹芯结构的压痕响应实验

金属泡沫夹芯结构是近年来新出现的一种明显具有结构和功能一体化特点的新型轻质材料,它在临近空间飞行器、航海及汽车等领域有着广阔的应用前景。以以纤维增强复合材料面板、闭孔泡沫铝芯子为特征的复合材料夹芯结构为研究对象,对其在球形压头作用下的压痕响应、损伤模式、变形机制和失效机理进行理论分析和实验研究。研究发现,泡沫铝复合材料夹芯结构的压痕响应是夹芯结构的各个组成部分的响应、相互作用以及压头属性的综合作用结果。泡沫铝复合材料夹芯结构在球压头作用下的损伤模式为基体开裂、纤维断裂、层间分层、泡沫铝的屈服及剪切断裂五种失效模式。     

一种高机动场景下的单快拍DOA估计算法

针对高机动场景下目标信号样本数据少,常规算法难以获取信号子空间的问题,提出一种基于改进协方差矩阵的单快拍DOA估计算法。所提算法首先对接收的单次采样数据做互相关预处理,利用预处理所得数据重构等效协方差矩阵,再基于MUSIC算法完成相干信号的DOA估计。在不损失阵列孔径的同时,算法保证了谱估计精度。计算机仿真表明,在样本量较小的情况下,所提算法能够有效估计出相干目标信号,较现有算法估计精度有所提高。     

电感储能高功率微波系统的数值模拟

介绍了REFORM程序,使用等效电路模型,研究了电感储能驱动高功率微波系统的性能问题。电路中考虑了初级能源,脉冲变压器,电爆炸丝切断开关,同轴传输线,火花隙陡化开关,以及微波二极管负载等。由模拟结果得到了一些有用的结论,即通过电路参数优化可以提高整个系统的效率,进而验证电感储能高功率微波系统方案的可行性。     

三维化学非平衡粘性激波层流场数值模拟

本文通过引进主流贴体坐标 ,将粘性激波层概念推广到三维流场 ,得到了三维粘性激波层方程 ;应用空间推进与总体迭代相结合的求解方法 ,对三维化学非平衡粘性激波层流场进行了数值模拟     

热得快火灾危险性分析及火因鉴别方法的研究

本文以热得快火灾模拟试验为基础,结合其结构特点和实际火灾案例,分析了热得快火灾的形成原因,着重对如何鉴别热得快火灾残留物进行研究,归纳总结出根据热得快火灾残留物进行火灾原因鉴别的判定依据,建立了热得快火灾原因的鉴别方法,并提出了热得快火灾的预防措施。     

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.