中子透射法测量氚活度浓度的蒙特卡罗计算

利用蒙特卡罗方法计算了中子在氚活度浓度不同的空气中的衰减,探讨了利用中子透射法进行空气中氚活度浓度监测在原理上的可行性,并指出了尚需解决的问题。     

ESD EMP能量耦合线性化建模

针对利用非线性建模方法研究静电放电电磁脉冲(Electro Static Discharge Electro Magnetic Pulse,ESD EMP)能量耦合存在计算复杂、模型收敛性能较差的问题,基于ESD辐照实验提出了一种非线性系统线性化建模方法。该方法是将系统响应与激励间的非线性关系转化为线性关系后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法进行线性回归来建立模型。首先利用3.5 k V ESD实验数据进行建模,然后应用3.5 kV、4.5 kV ESD实验数据进行模型验证,2种情况下的拟合度均达到94.303 3%。结果表明:线性化建模能有效降低建模难度,且模型精度较高,为ESD能量耦合研究提供了一种简便有效的建模方法。     

碳纤维混凝土抗冻性能试验研究

为了增强高昼夜温差地区营房屋面和墙体的抗裂性能,提高营房安全性、舒适性及使用寿命,利用快速冻融法对碳纤维混凝土进行了300次冻融循环试验,并测量其相对动弹性模量和质量损失情况。结果显示:普通混凝土在150次冻融循环试验后试件破坏严重,平均质量损失了0.695 kg,损失率为6.9%;碳纤维混凝土在300次冻融循环试验后外形仍保持较好的完整性,平均质量损失了0.514 kg,损失率为5.19%,相对动弹性模量最多下降了34%,其中体积分数为1%的碳纤维混凝土平均质量损失仅为0.398 kg,损失率为4.05%,相对动弹性模量下降了31%。试验表明碳纤维可以改善混凝土的抗冻性能,适用于高昼夜温差地区建筑。     

电传动装甲车辆电源系统建模与仿真

电源系统是电传动装甲车辆的核心,对其进行建模与仿真研究具有重要意义。电源系统的非线性特性导致了建模困难、模型精度低以及模型实用性差等难题,针对不同的部件特性采取不同的方法建立其仿真模型,完成了基于模糊控制的系统多目标优化功率分配策略研究。并在此基础上进行了部件和系统两个层次的仿真试验,证明所建模型能够较好地反映电传动车辆电源系统的工作特性。     

采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法

基于相对运动理论提出拦截中段制导方法。方法原理为,将拦截器初始轨迹与施加修正后的轨迹视为一主一从两空间目标,以相对运动理论描述从目标相对于主目标的运动规律,于是初始的修正量可由终点处相对状态求解。给出了一般形式的相对运动模型,运用几何法与变分法推导得到了J2摄动影响下相对运动的状态转移矩阵,在此基础上,提出了采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法。仿真算例表明,提出的方法能够为工程实际中的拦截中段制导提供有效支持。     

辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

基于VxWorks653分区操作系统的IMA设计与实现

综合模块化航电系统(Integrated Modular Avionics System,IMA)在飞机航电设备的研制中逐渐得到应用。为了完整地说明IMA的设计方法,以某型飞机航电系统的升级改进为背景,提出一种基于VxWorks653分区操作系统的IMA方案,首次实现将两个独立分系统的设备集成到一台IMA中,方案对IMA的软件架构、分区任务规划、时间空间资源分配等关键要素进行设计和实现,并建立实验平台。实验数据表明,IMA运行正确,可以实现原有系统的功能,分区之间时间和空间隔离机制工作正常,通信工作正常,具有较高稳定性和可靠性。     

正反向量子斯特林循环有限时间热力学性能界限和优化准则

研究了正反向量子斯特林循环的最优性能.在经典极限下,导出了循环的有限时间热力学性能界限和优化准则.得到了斯特林热机、制冷机和热泵特性参数之间的优化关系.     

激光陀螺SINS/GPS组合导航车载试验系统

SINS GPS组合导航系统已经应用于许多不同的领域。介绍一种已经进入试验阶段的低成本激光陀螺SINS GPS组合导航系统。根据系统的硬件结构,设计实现了与实际系统相匹配的组合导航滤波器,根据车载试验的结果,着重分析了系统车载试验中不同导航模式对系统性能的影响,最后给出了一些有益的结论。     

An adaptive forecasting algorithm and inventory policy for products with short life cycles

Products with short life cycles are becoming increasingly common in many industries, such as the personal computer (PC) and mobile phone industries. Traditional forecasting methods and inventory policies can be inappropriate for forecasting demand and managing inventory for a product with a short life cycle because they usually do not take into account the characteristics of the product life cycle. This can result in inaccurate forecasts, high inventory cost, and low service levels. Besides, many forecasting methods require a significant demand history, which is available only after the product has been sold for some time. In this paper, we present an adaptive forecasting algorithm with two characteristics. First, it uses structural knowledge on the product life cycle to model the demand. Second, it combines knowledge on the demand that is available prior to the launch of the product with actual demand data that become available after the introduction of the product to generate and update demand forecasts. Based on the forecasting algorithm, we develop an optimal inventory policy. Since the optimal inventory policy is computationally expensive, we propose three heuristics and show in a numerical study that one of the heuristics generates near‐optimal solutions. The evaluation of our approach is based on demand data from a leading PC manufacturer in the United States, where the forecasting algorithm has been implemented. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.