爆炸冲击波对靶板的损伤仿真与评估研究

为了研究爆炸冲击波对武器装备的损伤,建立了炸药爆炸冲击靶板的有限元模型,对不同厚度靶板在确定爆炸冲击环境下的损伤进行了仿真试验。不同于传统的宏观破口尺寸损伤表征参数,引入了等效塑性应变来精确描述靶板损伤,并提出了一种基于主成分分析理论对靶板损伤进行评估的方法。结果表明：利用该方法所得到的计算结果与理论分析结果完全一致。这说明基于多元统计分析的靶板损伤评估方法是切实可行的,可以进一步应用于装备爆炸损伤评估与易损性研究中。     

TEDS技术在加速度传感器数据校正中的应用

提出一种利用传感器电子数据表格技术改善加速度传感器动态性能的办法。传感器标定时,其相关的特征参数被储存在传感器电子数据表格中;测试初始化时,每个传感器的特征参数被读入测试系统,指导系统自动完成其数学模型的建立,并在测试时进行实时数据校正。实验证明传感器电子数据表格技术的引入提高了加速度传感器的工作频带带宽和动态响应速度等动态性能指标。     

基于模糊事件的入侵检测模型

对模糊入侵事件进行了描述,分析了模糊入侵事件间的相似性,提出了基于模糊ECA规则的入侵检测知识表示方法,并阐述了模糊ECA规则的分析过程,以解决入侵行为的不确定性。     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

基于ANSYS／LS—DYNA的电子装备爆炸冲击振动损伤建模研究

针对电子装备爆炸冲击振动损伤问题,设计了损伤模拟的基本方案;采用ANSYS／LS—DYNA建立了二维“爆炸源-地面-弹性体-电子装备”模型;通过模型试验,获得了与实际爆炸冲击振动特性相吻合的加速度、位移和应力等数据。     

弹丸速度的数字化激光幕测试技术

针对传统弹丸速度测量方法的局限,提出一种新的弹丸速度测试技术——数字化激光幕结合互相关速度测量算法的测试技术,并给出了激光总体测速方案、测速原理以及互相关测速方法,经靶场试验验证测试效果良好。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

45钢表面激光熔覆Ni35合金涂层的组织及性能

为了修复45钢磨损装备零件,采用激光熔覆工艺在45钢表面制备了Ni35合金涂层。利用扫描电镜（SEM）、能谱分析仪（EDS）、X射线衍射仪、显微硬度计和磨损试验机分析了熔覆层的显微组织,测试了涂层的硬度和耐磨性能。结果表明：熔覆层由γ-Ni和Ni3B两相组成;熔覆层中存在平面晶、胞状晶、枝晶等多种形态;Ni35熔覆层的硬度为450HV,熔覆层的耐磨性是基体的2.86倍。     

新型管压传感器的研制及应用

针对目前外卡式管压传感器存在的问题,设计制作了一种新型外卡式ICP（Integrated Circuit Piezoelectric）型管压传感器。利用该传感器采集了柴油机高压油管压力信号,通过对测试信号的无延时实时滤波、去趋势项和归一化处理,实现了柴油机转速的准确计算;通过时域波形的分析,提取了4个喷油特征点。研究结果表明：该传感器具有使用方便、性能可靠和测试准确的特点。     

一类非正态误差下的AR模型定阶研究

对一类非正态误差的AR模型,在待定阶数P的情况下,给出误差项中未知实函数依概率有界的定理,可把非正态误差转化为正态情况。最后运用正态误差下AR模型的方法确定阶数和参数,并给出一个算例。