水面舰船减阻节能球鼻艏理论及模型试验研究

基于线性兴波理论,对水面舰船加装减阻节能球鼻艏进行理论和试验研究,发现水面舰船加装减阻节能球鼻艏可获得较好的减阻效果。根据理论优化结果选取多个理论模型进行船模阻力及波形试验。试验结果表明,球鼻艏在特定的中高航速下可以使兴波阻力最多减少37%,总阻力最多减少15%。     

面向维和装备保障的模拟训练系统研究

由于国际维和任务环境复杂、装备繁多、支撑条件有限,装备保障成为影响遂行任务的关键点,而强化对保障人员能力体系的培训,是有效遂行境外装备保障任务的保证.运用以模拟仿真、虚拟现实等技术为核心的各类模拟训练手段,借助互联网、卫星等信息传输平台,构建一套综合模拟训练系统,能够有效解决装备保障训练全面性、可持续性、便易性、经济性...     

舰船长寿命抗磨汽轮机油研制

根据新型装备大功率、高性能蒸汽轮机动力装置配套用油需要以及目前海军在用汽轮机油存在的问题,参考美军同类产品标准要求制定了舰船汽轮机油新产品技战术指标。通过基础油、添加剂和配方综合配伍,研制出一种舰船长寿命抗磨汽轮机油,并进行了理化性能试验和台架试验。结果表明:研制的舰船长寿命抗磨汽轮机油具有优异的抗氧化、润滑抗磨、腐蚀抑制及破乳化等性能,且与台架试验各机组间的适应性良好,可以满足用油设备的使用要求。     

无线传感器网络DV-Hop节点定位改进算法

针对无线传感器网络中距离无关类节点定位算法定位误差较大的问题,提出了一种改进型DV-Hop节点定位算法。通过设置待定位节点到信标节点间的最小跳数门限,降低了定位累积误差;改进了平均每跳距离估计方法,并利用信标节点测量的位置误差作为修正值,对每跳距离的估计值进行修正;待定位节点仅选取与之较近的信标节点计算位置,降低了距离误差。仿真结果显示,在信标节点比例和网络节点总数相同的条件下,改进算法性能明显优于DV-Hop算法。     

复杂网络在作战建模中的应用研究

针对作战网络研究中的热点,以复杂网络在作战建模中的应用为主线对取得的研究成果进行了梳理,重点讨论了作战网络的基本拓扑模型、作战网络的抗毁性模型和作战过程的动态网络模型等,指出了作战网络研究中存在的问题以及未来值得进一步探讨的研究方向。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

资源不确定军事任务计划预测调度模型与算法

针对军事任务计划执行环境中普遍存在的资源不确定性,提出了基于资源缓冲区的军事任务计划预测调度算法。算法首先基于平台有效资源功能向量进行任务—平台分配,分配过程中通过调节平台有效资源功能向量,获得不同的平台资源缓冲区分配方案;然后基于NSGA-Ⅱ算法框架对军事任务计划进行多目标求解,进而获得问题的Pareto最优解集。文章通过仿真算例对算法的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该算法能够有效求解资源不确定军事任务计划问题。     

氦原子1S, 3S, 1P, 3P态的电子关联计算

本文从二次量子化公式出发,选取广义Laguerre多项式乘以γ~lcxp(-alγ)作为单电子径向函数完全集,这里a_l是依赖于轨道角动量l的变分参数,用组态相互作用方法计算了氨原子~1S,~3S,~1P,~3P态的能量和波函数。当组态限于主量子数n≤4,计算的能量相对精度约为99.9%;当组态限于%≤6,能量相对精度约为99.99%;而Hartree Fock方法的能量相对精度约为99%,利用原子波函数计算了一些原子参数,其结果与其他作者的结果符合很好。     

纳米二氧化硅增强硬质聚氨酯泡沫塑料的制备

采用功率超声,将纳米二氧化硅颗粒分散到多次甲基多苯基多异氰酸酯体系内,然后与聚醚多元醇聚合制得了纳米二氧化硅增强的硬质聚氨酯泡沫塑料。SEM分析表明,纳米二氧化硅均匀分散在聚氨酯泡沫中。在较低添加量时,纳米二氧化硅使压缩强度和冲击强度有一定提高,但会引起多次甲基多苯基多异氰酸酯粘度迅速增加,从而导致发泡反应困难,当添加量为7wt%时,压缩强度和冲击强度开始下降。     

用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。