水下爆炸载荷作用下夹芯圆柱壳的动态响应

采用有限元数值模拟方法,对夹芯圆柱壳在水下爆炸载荷作用下的动态响应进行了分析.在夹芯防护层质量给定的情况下,通过对不同夹芯层相对密度下内部圆柱壳体获得的最大加速度进行比较,得出了最优的夹芯层相对密度.同时,还对内部圆柱壳体的等效应力和夹芯层的变形进行了分析.研究结果表明:夹芯防护层对爆炸冲击波有较好的衰减作用,且对里面的圆柱壳体起到了较好的保护作用,具有优异的抗冲击防护特性.     

基于数据链的航空作战进程研究

研究了数据链支持下的航空作战兵力变化问题。将空战能力指数通过映射关系转化为平均战斗力水平,从数学理论上证明了二者具有等价性。结合平均战斗力水平,建立了基于数据链的改进蓝彻斯特空战模型及具有增援力量的作战模型。仿真分析了等效实力比、不同初始值以及增援时刻的不同对空战进程的影响,结果表明数据链具有提高作战效能和改变战局的作用。实验发现了在增援作战时,存在"局部最优增援时刻点"这一重要结论。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

我国军民融合深度发展的内涵研究

如何理解军民融合深度发展,做好军民融合这篇大文章,各方面尚未形成统一共识。文章从历史沿革角度回顾分析了我国军民融合演变的过程、民融合深度发展的内涵,并在此基础上对当前存在的主要矛盾进行了研究总结,从国家战略部署层面提出了下一步发展建议。     

基于雷达的通信系统研究进展

雷达技术与无线通信技术的相似性使得在雷达基础上实现通信功能成为可能。根据雷达与通信结合的程度,把基于雷达的通信系统分为两类,分别介绍了松耦合的雷达通信一体化系统和紧耦合的雷达自通信系统,概览了国内外学者在该领域上的研究进展情况,对未来需突破的关键问题进行了梳理。     

试论课件制作中的色彩搭配和方法

色彩搭配在课件制作中具有表现教学内容、烘托教学气氛的重要作用,对学习者有着强烈的情绪影响和心理导示作用。制作中恰当地运用这一艺术手段来表达授课内容,合理地进行艺术加工,就会锦上添花,取得事半功倍的教学效果。针对当前课件制作中色彩搭配普遍存在的问题,运用色彩的概念、含义,搭配的原则、规律和方法,给出了解决办法。     

装备可持续发展能力量化分析——从资源环境约束的视角

将资源环境约束视为装备可持续发展的阻力,从资源约束与环境约束2个方面建立了装备可持续发展能力的度量模型。采用因素分解法将资源约束与环境约束的影响因素逐层分解细化,得到了衡量资源约束与环境约束程度的指标体系;采用幂权重法将各级影响因素自底向上汇总,实现了对装备可持续发展能力的度量;并通过算例验证了度量模型的适用性。研究结果可为装备可持续发展量化分析提供方法支撑。     

基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法

针对当前装甲车辆驾驶技能评估方法存在的问题和应用上的不足,将云理论引入装甲车辆驾驶技能评估,提出了基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法。首先建立了云模型表示的指标体系,通过采集实车驾驶数据获取指标值;然后确定指标权重,计算其加权偏离度并将其输入评测的云发生器,最终得到评估结果。结果表明:基于云重心评判的装甲车辆驾驶技能评估方法能实现对装甲车辆驾驶过程的准确评估,为解决装甲车辆驾驶评估依赖经验教学的问题提供了技术路径。     

基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法

针对数字化战场仿真中高分辨率数字化士兵行为建模需求,改进了行为建模的Soar框架,提出了基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法。围绕双层Soar框架的感知、决策、行动3要素,提出了增强视距感知和超视距感知的概念,建立了数字化士兵感知模型;根据数字化士兵的决策特点,建立了基于策略的决策模型;在分析数字化士兵行动特点的基础上,建立了基于行动元的数字化士兵行动模型。最后,对4种行为建模方法进行了比较,并通过仿真试验验证了基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法的有效性和所建立模型的可行性。     

基于ITD与SSA的传动箱信号降噪及微弱特征提取

试验采集的传动箱振动信号特征能量通常很小且易淹没在背景噪声之中,针对这一问题,提出了一种将固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)相结合的时频分析方法,并用于信号微弱特征的提取。通过仿真信号及试验采集的振动信号进行验证,结果表明:该方法能够有效地从混杂着能量较大的背景信号和噪声干扰中提取出微弱信号的特征频率成分,并达到了很好的降噪效果,提取出的信号更接近于原始无噪声信号。研究为设备运行状态信息的提取与状态识别提供了一种新方法。