基于大涡模拟的气体羽流分层特性数值模拟

采用大涡模拟(LES)对气体羽流分层特性进行数值模拟,分析了基于LES的气体羽流模型、控制方程和数值计算方法,探讨了LES在多组分气体羽流模拟中的应用;以文献[1]中氦气在空气中形成羽流的实验数据为参考,对所建模型进行验证。利用该模型对密闭空间油气泄漏过程进行数值模拟,计算结果表明油气在泄漏发生的240 s之内,不同组分表现出显著不同的分层规律:相对于空气,密度较大的组分聚集在空间下部20%的范围内;密度较小的组分主要分散在空间上部80%的范围内。研究结果为油库油气危险源安全监测与预警、火灾预防与扑救等提供了关键参数参考和工程设计理论依据。     

Stochastic duels with multiple hits and limited ammunition supply

Ancker's stochastic duels with limited ammunition supply are extended to cases where a kill is obtained through repetitive multiple hits with two firing modes, single-shot firing and pattern firing. Examples with negative exponential firing time and geometric ammunition supply are given.     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠的检测     

超音速子母弹时序抛撒分离干扰特性

为分析在时序抛撒方式下子母弹多体干扰流场特性及其对各舱段弹体气动特性的影响,基于流体控制方程与六自由度刚体运动方程,结合非结构动网格技术,分别对两种时序抛撒方式及后舱子弹单独抛撒方式下的子母弹三维非定常分离流场进行数值模拟,得到不同抛撒时序下的分离流场特性及其气动干扰特性,揭示各舱段子弹在不同分离阶段的气动干扰相互作用过程。研究结果表明:在时序抛撒分离过程中各弹体间激波不断地交错干扰,增加了流场结构的复杂性;前舱子弹的激波干扰使得后舱段子弹气动分离参数较低,分离效率较慢,尤其在短时序间隔下,后舱弹体受前舱子弹干扰较为严重,弹体的安全分离受到影响。     

简单背景上目标的自动识别

本文提出了一种在简单背景上的军事目标。主要是飞机和坦克等目标的自动识别方法,在数字处理上分为噪声滤波、目标分割、特征提取、分类识别和偏差值测量等几步。各步都采用简单而有效的算法:用中值滤波去除噪声;用直方图拟合法进行目标分割;用改进的矩不变量表示特征;用最近邻法进行识别;用投影值求目标中心以测量偏差。对各个过程都用实验型图象处理系统进行仿真处理,证明这种方法可以在简单背景(相当于噪声较小情况)下有效地工作。各种算法都比较简单,因此可以用多级微处理机级联来实现。     

快速JPDA算法的递归和并行实现

本文从联合关联事件的构造出发，讨论关联假设事件的分层构造，以达到降低计算量的目的。这里的层次可从０取到Ｌ，０层表示没有任何目标能够跟当前的观测数据关联，Ｌ层表示共有Ｌ个目标可以跟当前扫描得到的观测数据相关联。本文的关联事件的构造中，各层次的搜索具有递归性并可以独立进行，因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献作了比较，并且给出相应的计算机仿真实验及其结果。     

基于关系数据库的仿真模型管理

本文将讨论仿真模型库管理技术。从仿真模型库管理的实际需求出发，提出以关系代数系统实体结构（ＲＡＳＥＳ）框架为理论依据、利用关系数据库进行模型库管理的方法，并给出模型库管理算法的形式化描述及系统设计。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

雷达反电子对抗 (ECCM) 技术展望

本文从近代电子对抗技术的发展来展望雷达反电子对抗技术的发展。文中对反干扰、反侦察、反反辐射导弹、反隐身的技术和问题进行了探讨,建议以各部雷达具备反电子对抗能力和潜力为基础,组织好探测定位雷达网的总体反电子对抗能力。     

逻辑程序并行执行模型及其体系结构的研究

一、引言1.1 研究目标、方式和结果目标:并行推理机系统结构。方式:自顶向下。