超急速爆发沸腾研究的新实验方法

在总结分析前人实验方法的优缺点基础上 ,在国内首次建成了超急速爆发实验台 ,其特点如下 :加热和测温信号互不干扰 ,温度测量频响快、精度高 ,且避免了测量滞后 ,温度测量动态响应时间小于 1μs ;采用高压电火花放电技术 ,高速照相速度快 ;采用了汽泡轮廓清晰并可以研究整个过程以及光源强度要求低的侧照方式 .照相最高放大倍数可达 10 0倍 ,研究范围为 1～ 90 0 μs .     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

复合材料层合板疲劳寿命形状参数与门槛值分析方法

复合材料性能具有较大的分散性,在表征复合材料疲劳寿命时,必须考虑分散性的影响.以M21C复合材料开孔层合板为研究对象,采用Sendeckyj等效静强度模型和随机变量函数的概率分布方法推导了复合材料层合板疲劳寿命形状参数和剩余强度形状参数的关系,通过试验和统计的方法获得了M21 C复合材料开孔层合板的疲劳寿命形状参数和疲...     

战场环境中多无人机任务分配的快速航路预估算法

战场环境中多无人机任务分配的航路预估是一个具有多路径和实时性双重要求的路径规划问题。采用概率路标图方法对多无人机多任务的航路预估问题开展研究,将航路预估分为离线学习和在线查询两个阶段。通过将战场中威胁的影响转化为各路标间航段的风险代价,提出了基于代价变换的概率路标图方法,当战场态势发生变化时,在不需重构路标图的条件下可以通过局部航段风险代价的调整快速规划出新的预估航路。根据规划条件采取不同的采样策略,可以在规划时间和航路质量之间实现协调以满足不同的战术要求。仿真结果表明该方法是一种快速有效的航路预估方法。     

分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期

针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。     

电子在材料中输运的蒙特卡罗模拟

介绍了电子输运问题的蒙特卡罗方法的基本原理和步骤。电子输运过程的模拟采用了“浓缩历史”蒙特卡罗方法 ,电子随机游动步长根据能量步划分 ,在每个电子游动步内 ,电子的能量损失为非辐射 (碰撞 )能量损失和辐射 (韧致辐射 )能量损失之和 ,其中非辐射能量损失通过对Landau公式的随机抽样得到 ,辐射能量损失以及韧致辐射光子的产生通过利用Bethe Heitler的随机抽样处理 ,在每个电子游动步结束时电子的出射角的抽样利用Gouddsmit Saunderson多重散射公式 ,电子 -电子的散射利用Moller截面公式进行抽样。最后对电子在航天用合金铝平板材料中的输运进行了模拟计算并给出了计算结果     

德宏少数民族文化融入小学数学课堂的实践——以“数据收集整理”教学为例

云南德宏是多民族聚居的边疆少数民族地区,本地的儿童对德宏五种世居少数民族的服饰、饮食等比较熟悉.将学生熟悉的民族文化融入小学数学课堂来进行“数据收集整理”的教学,引导学生收集信息、整理数据、根据统计表提出并解决问题,学生经历了统计活动的全过程,并积极参与其中,取得了良好的教学效果.     

装备外壳结构周期设计及其振动特性

将声子晶体能带理论应用于装备外壳结构设计,把装备外壳圆柱壳段设计成周期结构。基于多子结构的双协调自由界面模态综合法,计算并对比了周期圆柱壳与非周期圆柱壳对弯曲振动的衰减特性。结果表明,周期圆柱壳中有弯曲振动强衰减带隙存在,而非周期结构中则没有带隙存在。进一步研究了轴向周期复合夹层材料圆柱壳的弯曲振动特性。同样,该周期复合夹层结构中依然有弯曲振动带隙存在,且在带隙频率范围内弯曲振动传播将受到明显的抑制。最后,考虑实际装备外壳形状,研究了含周期结构圆柱段的复杂装备外壳振动特性。研究表明,经过局部周期设计的复杂装备外壳保持了带隙特性,这说明了将能带理论应用于工程实际装备外壳的振动控制具有可行性。     

基于层裂机理的弹体侵彻混凝土的工程模型

以斜侵彻过程中的终点弹道为研究对象,基于动态球形空腔膨胀理论给出的阻力函数理论公式和开坑阶段的表面层裂机理,建立了能够综合考虑弹头形状、开坑区深度的斜侵彻深度预测模型,并进一步推导了能够适用不同弹头形状的弹体过载时程曲线计算公式。预测模型得到的侵彻深度和过载与试验结果吻合较好。研究结果可为弹体与混凝土靶的斜侵彻弹道分析和弹丸头部设计提供一定帮助。     

一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

智能对于指挥决策模型非常重要,也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。作战中指挥决策内容多,问题性质不一,对智能要求高。在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求,分析设定了智能的5个层次,提出一种混合Agent框架,并在框架中对每一层智能给出解决方案,框架兼具认知Agent、BDI Agent和刺激反应Agent的优长,对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。框架在指挥装备作战运用实验中得到应用,具有较好的理论意义和应用价值。