电磁发射用分段供电六相圆筒式直线感应电动机数学模型

为研究新型分段供电六相圆筒式直线感应电动机的运行规律,针对其不对称运行的特点,采用磁动势理论推导了气隙中与空间位置无关的脉振磁场的电感矩阵表达式,通过将其引入abc坐标系下对称的电机数学模型,从而构建了描述六相圆筒式直线感应电机不对称的数学模型。在Simulink环境下,采用隐式梯形法构建了该不对称模型的系统仿真模型。最后,对样机进行了仿真分析和实验验证,仿真结果与实验数据吻合良好,验证了模型的正确性。     

基于体绘制的圆柱体构件缺陷三维重构方法

针对圆柱体构件内部缺陷问题,以超声检测技术为手段,采用体绘制三维重构技术,对构件内部缺陷进行三维重构。首先对圆柱体进行超声检测,并根据采集到的数据提取出其每一个截面的完整信息。然后进行B扫描成像,对成像图像像素点重组。最后利用体绘制技术对缺陷进行三维重构。结果证明,该方法重构出圆柱体构件中心孔、偏心孔缺陷效果良好,与实际构件相吻合,且大小误差在允许范围内。     

对GPS接收机的欺骗式干扰试验研究

GPS欺骗式干扰具有发射功率小,抗干扰难度大的特点,分为转发式干扰与产生式干扰。利用卫星信号模拟器产生包含错误导航信息的GPS民用C/A码欺骗信号,通过直接侵入和压制式干扰辅助两种方式进入接收机的捕获跟踪环路,对已定位的某款GPS接收机实施欺骗干扰。试验结果表明,直接侵入方式下,通过合理控制欺骗信号功率,接收机定位被扰乱,但定位结果并未被成功欺骗至预设位置;压制式干扰辅助方式下,接收机成功误定位于预设位置,验证了对GPS接收机进行欺骗式干扰的可行性。     

基于双层规划的通信干扰兵力部署优化

投掷式通信干扰机是未来通信对抗装备发展的一种趋势,针对其压制无线战术通信的兵力部署优化问题,引入"通信干扰压制概率"和"通信干扰效益"两个指标,建立了基于双层规划的兵力部署优化模型,上层规划以整体通信干扰效益最大化为目标,下层为随机机会约束规划,以通信干扰压制概率满足一定置信水平为约束,以干扰机需求量最小化为目标。采用随机模拟、遗传算法和动态规划相结合的混合智能算法求解双层规划模型,并通过算例分析验证了模型的有效性。     

小学主题式课程整合的价值诉求与实践逻辑

主题式课程整合是以主题为核心,结合学生的生活经验与学科知识,对课程内容和结构进行统整融合的过程.作为小学课程整合的一种有效模式,主题式整合旨在减轻师生负担,优化课堂教学,建构更适合小学生综合素质发展的课程体系.其实践逻辑主要有整合主体的构建、校本主题文化的建设、课程主题的设计、课堂教学的要求等方面.     

制导航空子母炸弹高速抛撒分离数值仿真

制导航空子母炸弹在跨音速抛撒子弹药过程中,子弹药与母弹的分离伴随着复杂的流场和激波干扰,该过程中不仅存在着激波与激波的相互碰撞、部分激波的多次反射,而且由于受到多体运动的相互作用,其气流方向也发生变化,形成了变化复杂的压力、速度分布区域。采用数值模拟的方法对制导航空子母炸弹子弹药高速抛撒分离过程进行了数值仿真分析,应用嵌套网格技术,耦合多体动力学方程以及 N－S 方程求解子母炸弹高速分离过程,为工程设计、研究提供理论指导与计算依据。     

高能量强夯在处理湿陷性黄土地基和不良地质体工程中应用研究

结合某工程采用6 000 kN·m高能量强夯处理湿陷性黄土地基和人为采金遗留的不良地质体的工程实践,分析研究了高能量强夯的加固机理、施工工艺、有效加固深度、影响深度的计算方法及有关参数,探讨了该技术处理湿陷性黄土地基和不良地质体的优点与适用性等问题.     

子母弹结构特征对分离特性影响分析

超声速下子母弹的分离过程是一种包括多体运动边界与复杂气动流场干扰的多体分离问题.采用嵌套网格技术,对流体力学方程组及六自由度刚体动力学方程组进行了耦合求解,重点研究了子母弹的结构特征(包括子弹的数目、有无弹翼及排列方式等)对分离过程中流场特性的影响.结果 表明:嵌套网格技术能较好地模拟超声速子母弹分离过程中的复杂扰动流...     

包覆式复合侵彻体的数值模拟研究

为增强聚能装药对目标的后效毁伤效应,设计了一种包覆式复合侵彻体装药结构,在爆轰波的驱动下,紫铜药型罩后翻包覆活性材料,穿透目标后,活性材料释能对目标内部实施纵火后效毁伤。运用LS-DYNA有限元软件对包覆式复合侵彻体的成型及侵彻靶板过程进行模拟,分析了活性罩直径、外曲率半径和罩顶厚度比对包覆式复合侵彻体成型的影响。结果表明：将活性材料嵌入紫铜药型罩内侧,在炸药驱动下可以实现对活性材料的包覆;当活性罩直径取值为0.86D(D为装药直径)时,外曲率半径取值为1.15D,壁厚比取值为2/3时,复合侵彻体包覆效果较好;包覆式复合侵彻体能穿透30 mm厚45#钢靶,并能对后效靶造成毁伤。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。