分布式灾难恢复系统

分布式灾难恢复系统采用客户层、服务层和管理层3部分组织形式,完成数据的网络备份和恢复,并提供管理功能。系统通过构建分布式远程备份体系结构,采用ACE(自适配通信环境)面向对象构架,线程池和反应器编程模式,实现了网络互连、事件驱动程序设计,完成了备份计划制订、数据备份、数据恢复3个阶段各个模块的功能。     

高机动性能导弹大迎角测量方法研究

简要介绍了嵌入式大气数据传感系统的概念及技术。针对高速高机动性能导弹大迎角高马赫飞行的特点,提出应用嵌入式大气数据传感技术解决导弹大迎角测量问题,并结合导弹自身特点,给出了迎角测量原理和方法,这对于新型导弹的设计具有一定的借鉴意义。     

摆动喷管控制精度相关问题讨论

对不同性质的喷管特点以及在控制力作用下喷管的响应特性进行了初步分析;以某防空导弹为例,阐述了摆动喷管在非理想状态下摆动时作动器牵连运动、正负摆角不对称、力臂变化、摆心漂移、位移传递系数精度和预调角对摆角控制的影响;同时说明了负载力矩和伺服机构相关参数影响着摆动喷管位置控制精度。     

基于IP over CCSDS的空间攻防网络研究与设计

如何构建空间攻防网络是空间作战的一项关键技术。深入分析研究了CCSDS分包遥测、分包遥控、AOS建议及主网模型,提出了基于IP over CCSDS的空间攻防网络设计概念,分析和选择了相关的数据交换协议,构建了空间网络与地面网络端到端通信网络协议栈模型,并对CCS-DS技术在我国航天测控通信网中的应用提出了改造建议和应用思路。     

火灾安全评价方法研究

火灾安全评价是利用系统工程的方法对拟建或已有工程、系统可能存在的危险性及可能产生的后果进行综合评价和预测,并根据可能导致的火灾事故风险的大小,提出相应的安全对策措施,以达到工程、系统安全的过程。主要论述了火灾安全评价的目的、火灾安全评价的意义、火灾安全评价的一般程序、火灾安全评价方法选择、火灾安全评价方法的比较及火灾安全评价方法在消防中应用。     

应急指挥决策方案的模糊综合评价研究

针对灾害现场应急指挥决策方案优选问题,提出了方案优选评价的可行性、时效性和安全性指标,应用模糊数学的相关理论构建了模糊综合评价的数学模型,采取专家调查打分法解决了方案评价影响因素的权重值及其评价等级的隶属度的确定问题,并采取加权平均算法对权重集A和影响因素评判隶属度矩阵R进行运算,得到的结果不仅反映了所有因素权值的影响,而且保留了单因素评判的全部信息,能够体现"模糊综合评价"的实质。     

纳米SiC在聚四氟乙烯复合材料中的性能

添加质量分数为3.0%的纳米碳化硅(n-SiC)的多元聚四氟乙烯(PTFE)复合材料具有优良的摩擦因数和耐磨性.研究了n-SiC对复合材料摩擦磨损过程中的转移膜、磨损形貌的影响.研究认为,n-SiC在多元PTFE复合材料中的主要作用是促进PTFE转移膜的形成,以获得低而稳定的摩擦因数;有效提高复合材料的耐热性、承载能力,减少粘着磨损量,提高复合材料的抗微切削能力;促进复合材料的磨损机制由粘着磨损为主向微切削磨损为主的转变.     

两栖装甲车辆机动生存能力评估指标体系分析

两栖装甲车辆机动生存能力的高低将直接影响其登陆作战任务的完成,如何对其进行正确评估是提高两栖装甲车辆生存能力的关键所在。构建两栖装甲车辆生存能力评估指标体系是其生存能力评估的一项重要内容。阐述两栖装甲车辆的特征以及在战场面临的主要威胁,采用专家调查法和层次分析法构建两栖装甲车辆的机动生存能力评估指标体系,并对该评估指标体系进行分析。装甲装备的生存能力主要取决于装甲装备的敏感性及易损性,具体表现为车辆自身效能、战场环境因素、战场保障能力等,可用生存概率进行分析。     

圆柱壳振动声辐射Jacobi-Ritz时域半解析法及特性分析

针对圆柱壳结构瞬态声振特性分析研究不足,结合Newmark-β积分法和Kirchhoff时域边界积分方程,提出一种圆柱壳受迫振动声辐射Jacobi-Ritz时域半解析法。基于一阶剪切变形理论和微元法思想,建立了圆柱壳振动声辐射分析模型,采取Jacobi多项式和Fourier级数表示轴向和周向位移容许函数,基于Rayleigh-Ritz法和Newmark-β积分法计算圆柱壳的受迫振动时域响应,在此基础上,基于Kirchhoff积分方程求解辐射噪声时域响应,分析圆柱壳受迫振动声辐射特性。与有限元方法/边界元方法数值结果对比表明,该方法具备收敛性好、精度高等优点,圆柱壳结构声振响应峰值随边界条件的刚度变弱存在左移现象,振动声辐射响应随厚度的增加呈现下降趋势;当随机载荷峰值频率与结构固有频率接近时,结构声振响应出现强特征线谱。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。