鱼雷装备备件隶属关系的两级库存系统配置优化研究

备件库存系统配置优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径,但在装备组成结构中,由于部件之间存在一定的隶属关系,并不是所有的项目都能够进行串件。针对现有两级库存系统备件配置优化研究的不完善之处,根据装备结构层次特点,通过分析鱼雷装备LRU和SRU备件两级库存系统,提出了备件初始配置方案下的备件库存缺货数模型,并在此基础上建立了基于备件隶属关系的两级库存系统配置优化模型。该模型以鱼雷装备使用度和库存费用为优化目标,通过优化备件库存配置结构,生成较好的备件库存配置方案,从而节约备件配置费用,避免造成资源浪费。     

基于子孔径图像的低频SAR多通道均衡方法

利用多通道SAR系统进行运动目标指示时,通道间的幅相失配严重影响了运动目标检测以及参数估计的性能。针对多通道低频SAR/GMTI系统,提出了一种基于子孔径SAR图像的多通道均衡方法。该方法利用相同视角的多通道子孔径图像,估计该角度对应的幅相误差,在达到较高幅相误差估计精度的同时,也能适应误差随视角的变化。基于车载低频多通道SAR/GMTI实测数据的实验结果表明:该方法能有效地补偿不同通道之间的幅相误差,提高运动目标的检测和参数估计性能。     

抗美援朝战争时期的中朝两军联合司令部

中朝两军联合司令部是在抗美援朝战争中,中朝两军面临与美国为首的＂联合国军＂作战,需要统一指挥和协调的特定历史条件下建立的。它的建立对统一指挥中朝军队作战,夺取抗美援朝战争的胜利有重要作用。     

民兵预备级部队军事训练探微

军事训练是武装力量建设的中心工作。新形势下,加强国防后备力量建设,必须坚持军事训练的中心地位不动摇,扎实搞好民兵预备役部队军事训练。     

具有全局收敛性的盲均衡算法

为了解决传统的自适应均衡技术需发送训练序列的问题,采用盲均衡技术,利用接收信号本身的特征使均衡器收敛。提出了一种新的盲均衡算法(C&D算法),该算法将CRIMNO算法和判决引导(Decision Directed,DD)算法相结合,利用信号序列间的互不相关特性,从而使其具有全局收敛性能。实验结果表明:与CRIMNO算法相比,在相同的信噪比下,该算法具有收敛快速、运算量少和残留误差小的特点。     

8度区预应力混凝土框架地震反应分析

由于预应力混凝土结构自身的特殊性,其抗震性能受到广泛重视。为了考察预应力混凝土框架在高烈度区的抗震性能,根据预应力筋两阶段工作原理,利用OpenSees平台完成了两榀8度区抗震等级分别为一级和二级的预应力混凝土框架结构非线性动力反应分析,并进行了初步探讨。研究表明：在8度区严格按照国家规范设计的抗震等级为一级的预应力框架在罕遇地震作用下基本能够实现＂强柱弱梁＂,底层中柱柱脚为其薄弱部位;抗震等级二级的预应力框架对预应力梁＂超强＂的特点考虑不够充分,柱端弯矩增大系数偏低,在罕遇地震作用下柱端较梁端出铰早,转动大,可能形成层侧移机制。研究结果对我国结构设计规范优化柱弯矩增强系数取值有一定参考价值。     

气液两相管流流型识别理论研究进展

综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题,然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件;对于流型的在线识别,介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。     

高性能数字幅频均衡功率放大器的设计与实现

设计实现了一个数字幅频均衡的功率放大器,该放大器由前置放大、带阻网络、数字幅频均衡和功率放大电路四部分构成。采用优质低噪声运放NE5532构成两级前置放大电路;自行绕制电感搭接电路构建带阻网络;基于FPGA设计FIR滤波器,实现数字幅频均衡;选择高效的D类功率放大器进行低频功率放大。测试结果表明,该数字幅频均衡功率放大器具有高增益、高带宽和高效率等优点。     

ARM系统中对CAN控制扩展的实现方法

基于ARM技术的处理器已经普遍应用于工业控制、汽车电子等各个领域.CAN总线也已广泛应用于这些领域,但大多数常用的ARM9系列芯片还没有在片内集成CAN总线的控制器,使得不得不在板级进行扩展.选用飞利浦的SJA1000器件作为CAN总线控制器在ARM系统中进行扩展,给出了两种通过总线扩展的实现方法,即通过CPLD转换时序的方法和双周期读写模拟方法,并对后者的实现方法做了详细论述.最后对CAN总线Linux下的驱动移植做了简要介绍.     

分布式代理技术在监控系统中的应用

集中式监控模型具有简单高效的特点,特别适合对小规模被监控系统的监控,但集中式监控模型在可靠性方面具有明显的缺陷和不足.针对小规模被监控系统,提出了通过在集中式监控模型中引入分布式机制达到提高监控系统可靠性的思想,同时,提出了适合这一特定模型的选举算法、负责均衡算法、负载指标评估模型,并对负载指标进行了量化.对上述模型和算法进行了详细的阐述,对模型和算法的正确性、性能和可靠性进行了分析.