镁基水反应金属燃料及水冲压发动机初步试验

通过热力学计算预估水冲压发动机的性能,确定了燃料配方,并研制出试验用镁基水反应金属燃料。成功进行了水冲压发动机原理样机热试车,对水冲压发动机及其燃料的性能进行了初步研究。     

穿甲子弹偏心入射陶瓷/钢复合靶板试验

设计并进行了7.62mm穿甲子弹侵彻陶瓷/低碳钢复合靶板的弹道试验,得到了极限速度及陶瓷锥底部半径等数据。分析了锥底半径与入射速度、面板及背板厚度的关系,着重分析了偏心入射时靶板的抗弹机理。结果表明:陶瓷锥可分为破碎区和粉碎区,粉碎区半径约为面板厚度与弹丸半径之和;当弹着点距离陶瓷面板边缘大于5mm时,靶板的抗弹性能变化不大,而弹着点位于距陶瓷面板边缘小于5mm的板边区时,抗弹性能明显降低,靶板的有效防护面积应扣除板边区。     

普通话水平测试中的正误把握--兼及部分字词读音规范化的探析

普通话水平测试是国家推广汉语口语及规范口头、书面语言方法之一.测试人员如何掌握评分标准,如何处理普通话水平测试大纲中规定发音与大众读音之间的关系,以及大众读音与现代汉语字典中规定发音之间的关系等问题,直接影响着被测试人的成绩,同时部分字读音的规范化把握也值得分析.     

析火灾原因不明

火灾原因不明作为一种火灾原因在实际操作中存在一些问题。分析造成火灾原因不明的主客观因素 ,提出改变目前状况的措施。     

谐波信号选取对引信启动概率影响分析

目标有效反射面积影响引信的作用距离,进而影响引信的启动概率.针对某比相引信在射击隐身目标时启动概率很低的情况,在分析不同谐波信号对引信作用距离影响的基础上,提出选择其他谐波成分作为幅度支路,与原比相引信构成复合引信,解决了射击不同目标时引信启动概率较低的问题.     

论联合国综合发展观中国本土化的实现——基于科学发展观的提出引发的思考

联合国综合发展观以联合国千年发展目标为具体实施方案,是一种对全球发展实践具有普遍指导意义和实际应用价值的综合发展思想。科学发展观是在科学判断我国国情,充分借鉴联合国综合发展观以及参照联合国千年发展目标的指标与要求的基础上提出的。科学发展观的提出使联合国综合发展观实现了中国的本土化,同时它也是我国从事理性化发展实践的理论起点。     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.     

高含硫气井井筒硫沉积的预测方法

近年川东气田的几口碳酸岩气井在开采过程中出现较为严重的硫沉积,有的甚至被硫堵塞停产,对这些气井的硫沉积进行精确的预测和有效的管理就显得至关重要.提出了一个新的解析模型,把硫的溶解度作为温度、压力及流态的函数,结合压力与温度的藕合,应用颗粒受力分析来预测含硫天然气开采中的气井井筒硫沉积,其预测结果与实际相符,可作为井下除硫处理、洗井作业、优化完井及开采速度等设计的基础.     

油料装备智能维修决策系统研究

在分析油料装备维修管理特点的基础上,提出油料装备智能维修决策系统体系结构,论述模型库与知识库的构建方法,描述维修推理机工作原理。针对油料装备故障诊断信息具有模糊性的特点,建立油料装备故障智能模糊诊断模型,论述故障诊断模糊规则、模糊推理步骤、模糊算子定义及其推理方式。对维修策略决策的主要影响因素进行分析,以使油料装备稳定性及经济性、维修周期达到最佳为维修策略目标,构建油料装备维修策略模型,论述维修策略原则和模型工作流程。油料装备智能维修决策系统的研究,对提高油料装备维修科学化和智能化水平,加强油料装备保障力度具有重要意义。     

基于感知信息共享的C2网络特征分析*

指挥控制(C2,Command and Control)关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的"信息过载"从而影响C2网络性能.对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强.