材料随机梁的有限元分析

提出一种以柔度为基础的具有随机刚度弯曲梁的有限元公式。在计算过程中 ,用与刚度均值有关的内力近似表示未知内力值。通过蒙特卡罗模拟可示出刚度的一维可靠性密度函数和相关函数 ,可用来估算柔度的均值和协方差函数。最后根据新的公式计算出随机梁的均值和协方差。     

一种天波雷达探测威力评估方法

研究了天波雷达探测威力的评估方法.基于天波雷达探测威力的3类17种指标,采用层次分析法(AHP)建立了一种三级层次结构的探测威力定量评估模型,讨论了各级权重的定量计算方法,并对模型的有效性进行了检验.结果表明,运用该方法对天波雷达进行探测威力评估是有效可行的.     

提升地下战场作战能力研究

地下战场空间是一个相对独立的空间,其作战力量有一定的特殊性。随着信息化战争的程度越来越高,地下作战力量与其它空间的作战力量产生了密切的关系。本文重在探索构建全维、立体的地下战场作战力量即地下战场体系的建设力量、地下战场的作战力量,进行一体化联合作战。提出将决策管理力量、科研设计力量、施工建造力量三者有机融合,互相协作,推动战场建设,在建设的基础上,为信息化条件下的联合奠定力量基础。     

一种新型SEU/SET加固鉴频鉴相器设计

分析验证了传统D触发器型PFD结构的SEE敏感性,提出了一种新型的SEU/SET加固鉴频鉴相器,SPICE模拟结果表明该结构功能正确,对于1GHz的时钟信号,鉴频鉴相的精度可达0.8rad.锁相环的整体模拟结果表明,抗辐照的PFD与传统的PFD相比,锁相环的电学性能没有改变,锁定时间保持一致.对传统D触发器型PFD和设计加固的PFD进行了遍历轰击模拟,结果显示,提出的抗辐照PFD加固效果非常明显,敏感节点的数目可以降低80%左右.     

基于教育价值论视角探析兵团精神的教育价值

兵团精神是社会主义核心价值体系在兵团的具体体现,是兵团文化的核心与精髓,是指引兵团人实现兵团跨越式发展和长治久安的精神动力和智力支持。开展兵团精神教育是屯垦戍边和＂教育戍边＂事业进程中的一个重要课题。本文在教育价值论的视角下分析开展兵团精神教育所依托的优势资源,包括文化资源优势、特殊体制优势、理论指导优势及实践经验优势等,并在此基础上分别从本质属性、理论创新及学生发展三个方面进一步探讨了兵团精神的教育价值。     

分布式防空C3I系统面向对象建模方法

采用面向对象的建模思想,把分布式防空C3I系统的各个组成部分抽象成对象,从时间、空间和功能的角度对分布式防空C3I系统进行了描述.通过确定对象类、类的属性、操作及类之间的关系而建立了分布式防空C3I系统的对象模型;通过对系统状态转换的分析,建立了分布式防空C3I系统动态模型;通过对系统功能模型的分布,利用层次数据流图建立了分布式防空C3I系统功能模型.     

基于能量度量的星载AIS信号自适应码元同步抽取算法

基带信号码元同步抽取是目前星载AIS(Automatic Identification System)信号处理中的一个难点问题,针对过零检测和迟门早门等现有算法存在的不足,提出了基于能量度量的基带信号自适应码元同步抽取算法。将基带信号根据采样率和码速率的比值分割成相同的段的组合,之后分别计算每个段内相应样点的能量度量,最后选择使能量度量最大时的样点集作为最优同步抽取样点,该样点集具有最大信噪比。仿真结果验证了该算法误码率优于过零检测和迟门早门算法。     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

基于邻居时隙切换的时分多址接入协议研究

针对传统TDMA网络节点间业务量不均匀的情况下,会造成信道资源严重浪费的问题,设计了一种基于邻居时隙切换的动态TDMA协议(TDMA protocol based on adjacent timeslot transfer,ATT-TDMA),切换邻居空闲时隙,更改节点业务时隙长度但不影响整个网络循环周期的结构,实现时隙的动态利用。利用OPNET平台搭建仿真模型,并与HFTP协议和TDMA协议作了对比分析。仿真结果表明,相同条件下ATT-TDMA相比HFTP协议和TDMA协议,在消息投递率、平均时延和吞吐量方面具有更优异的性能。     

舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.