GPS时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法

二进制偏移载波调制信号将在卫星导航系统中得到广泛应用。全球定位系统的L1C信号导频分量采用了时分二进制偏移载波调制,对此信号直接采用码参考波形算法消除多径时的鉴别曲线收敛点存在偏差,从而影响测距偏差。因此,提出一种时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法。通过时分的方式分别生成针对BOC(1,1)和BOC(6,1)分量的本地闸波,以保证鉴相函数在码相位无偏差时等于0。由于更好地利用了BOC(6,1)信号分量,该技术在实现无偏跟踪的同时,还能提高跟踪精度。     

应用加权紧致非线性格式的VFE-2钝前缘三角翼转捩模拟

为研究前缘转捩对钝前缘三角翼涡结构的影响,采用高阶精度加权紧致非线性格式和γ-Reθ转捩模型对VFE-2中等半径钝前缘三角翼进行数值模拟。将计算结果与试验结果进行详细对比,结果表明:钝前缘三角翼的前缘分离涡发生在翼尖下游,在特定雷诺数下其具体发生位置受转捩因素影响,采用全湍流模型计算会推迟分离,而耦合转捩模型后的计算结果和试验结果吻合良好。运用耦合转捩模型方法,对钝前缘三角翼涡结构随迎角变化进行模拟。计算结果与试验结果吻合,表明在较小的迎角下,前缘不会产生分离诱导涡;随迎角不断增大,分离诱导涡在三角翼后缘附近产生并向上游移动。     

基于高精度加权紧致非线性格式的γ－Reθ转捩模型标定与应用

为准确模拟航空工程中的转捩问题,在高精度数值风洞平台上采用低速平板试验数据对基于高精度加权紧致非线性格式的γ-Re_θ转捩模型进行了标定,并在二维低速问题中进行了应用。计算结果与试验的对比表明:基于高精度加权紧致非线性格式的γ-Re_θ转捩模型可准确模拟自然转捩、旁路转捩及分离转捩的位置,并且具有较低的网格敏感性;在中等雷诺数范围,层流区域和湍流区域有相同量级时,计算必须采用转捩模型才能准确模拟阻力系数。     

学前儿童交通安全教育的价值探析

对学前儿童进行交通安全教育的直接目的是减少交通事故,保护其生命和身体,同时还具有重要的教育价值。基于教育价值的两个方面即教育的个人价值和社会价值,学前儿童交通安全教育的价值主要体现在对学前儿童的发展价值和以学前儿童为中心扩散开来的延伸价值。发展价值是指交通安全教育促进学前儿童的认知、动作、情意等方面的发展。延伸价值是指学前儿童获得的交通安全知识与意识、规则与行为、尊重与利他等对其成为合格的社会公民是一种自然而然的准备,同时在生态系统理论之下以儿童为中心扩散开来的重要他人、社会相关机构和行业等都会发生相应的改变,将最终有利于社会的进步。     

新疆少数民族中学生汉语学习自我效能感的现状研究——以民汉合校中的维吾尔族学生为例

本研究以班杜拉的自我效能感理论为依据,对新疆喀什地区的几所民汉合校中的维吾尔族中学生进行了汉语学习自我效能感的调查,通过分析和研究发现,维吾尔族中学生的汉语学习自我效能感总体呈良好趋势,但个体自身特点、学校和家庭因素都会对汉语学习的自我效能感产生影响,其中性别、学习时间的长短、父母文化程度等方面差异显著,而年龄、家庭经济条件等方面的差异却不明显.     

哈萨克斯坦哈萨克族大学生语言状况调查

哈萨克斯坦是一个多民族的国家,独立后推行的第一部《语言法》已经有20多年的历史.通过调查哈萨克斯坦高校哈萨克族大学生的语言状况,分析哈萨克族大学生在家庭、学校、社会、网络等方面的语言使用状况,学生对哈萨克语、俄语、英语的态度,三种语言的能力状况,从而分析新《语言法》在哈萨克斯坦推行的效果.     

4D打印及其军事应用前景

从3D打印及其特点和应用出发,简述了4D打印制造物品的原理和过程。在此基础上,讨论了4D打印未来的军事应用,包括其在制造隐身、自修复、自毁等材料以及武器、作战平台及其零部件,在制作防护服、伪装工事、天线和太阳能阵列板等方面的应用前景。阐明4D打印目前存在的主要问题,概括了它未来的研发重点。     

基于 DoDAF 电子对抗训练导控系统体系结构设计

电子对抗训练导控系统是集电子对抗部队训练导调、指挥、控制、裁决、评估和管理等功能需求于一体的综合性军事信息系统。依据美国防部体系结构框架标准规范,结合电子对抗训练需求,按照结构化的设计方法,对电子对抗训练导控系统体系结构进行了初步设计,包括系统功能定位、指挥关系、指挥流程和接口关系等,希望为系统建设提供参考借鉴。     

未确知条件下多枚导弹打击不规则面目标的毁伤效果评估

在信息缺乏的情况下,如何提高对多枚导弹打击不规则面目标毁伤效果评估的可信度是导弹作战运用研究的重难点。通过蒙特卡罗方法建立给定参数下的面目标毁伤效果评估模型;采用信度分布函数对该问题的未确知性进行评估,评估结果显示毁伤效果未确知性较高;基于信度熵,分析导弹各个属性的未确知性对毁伤效果未确知性的影响;通过针对性减小影响大的属性的未确知性,迭代减小毁伤效果的未确知性。仿真实验结果表明面目标有效毁伤率的未确知范围得到显著减小。该研究能够有效指导毁伤效果评估工作,减小其中的不确定性。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。