国外反无人机蜂群作战研究

无人机蜂群作战正朝着智能化、实战化迅猛发展,将在未来战场上造成巨大威胁,反无人机蜂群作战研究势在必行。针对无人机蜂群发展历史、研究进展、实战运用情况进行分析;并从探测跟踪、硬毁伤、软杀伤手段三方面梳理国外反无人机蜂群作战研究现状,其中,硬毁伤手段包括通过常规武器、定向能武器和武装格斗无人机对抗打击,软杀伤手段包括电子干扰、欺骗控制。最后,提出反无人机蜂群作战的未来发展趋势：无缝全面探测预警和高效智能决策部署;常规新型武器协同,软杀伤硬毁伤结合;多维智能体系作战,标准制定刻不容缓。     

激光推进发动机与激光发射弹道主要参数分析

激光推进是一种应用前景广阔的先进推进技术。讨论了激光推进发动机性能参数,飞行器在无大气阻力并忽略地球曲率和自转条件下发射与入轨所要求的最佳比冲,激光平均功率与电网能量消耗等问题。指出用激光发射微小卫星可以得到高质量比,激光推进发动机最优的比冲为12 240m/s。     

华东烧结模型的数学计算(Ⅰ)

利用热力学分析和数学计算,给出颗粒表面能的表达式,依此讨论了颗粒的2种典型堆集和华东烧结模型中膨胀机制与收缩机制对烧结体总表面能的作用效果,为工程应用提供依据.     

华东烧结模型的数学计算(I)

利用热力学分析和数学计算,给出颗粒表面能的表达式,依此讨论了颗粒的２种典型堆集和华东烧结模型中膨胀机制与收缩机制对烧结体总表面能的作用效果,为工程应用提供依据。     

知识军事对奕未来战场

九十年代中期以来,人们谈论最多的话题是知识经济。所谓知识经济：是以知识为基础的经济,是同农业经济、工业经济相对应的一个概念。用以指当今世界上一种新型的、富有生命力的经济,是建立在加识和信息的生产、分配和使用之L的经济。战争总是与一定的生产方式相联系,军事也总是与一定的经济相伴相生,社会的军事形态,归根到底决定于社会的经济形态。知识经济的兴起必将孕育和催生出一种全新的军事形态——知识军事。所谓知识军事是指相对于传统的体能军事、技能军事而言的又一军事形态,是建立在知识的拥有、使用以及相应的创新精神上…     

用能量法确定层状复合材料疲劳裂纹的扩展方向

含裂纹体疲劳寿命的预测,必须首先了解裂纹扩展路径的全过程,而在层状复合材料中,裂纹扩展的路径非常复杂,不仅可以拐弯,而且可以分叉.因此,首先提出一个简单、适用、统一的裂纹扩展方向的相对强度准则,即应变能释放率比值判据;然后,利用有效解决高梯度问题的数值方法--任意线法,对实测试件的关键时刻(例如,拐弯或进入界面),进行了数值分析;并对典型试件进行了疲劳断裂实验研究.3方面的结果,得到相互的验证.这种一致性,不仅初步证明了这一方法的正确性和适用性,而且为疲劳裂纹扩展全过程的解决,提供了必要的基础.     

基于云架构的一体化联合训练仿真体系

因为现在的战争是联合作战,所以一体化联合作战训练系统已成为军工武器研制的必然趋势。介绍了国内外作战仿真技术的现状和发展趋势,提出了基于云架构的一体化联合作战支撑体系架构和关键技术,为全军作战训练系统提供有效的构建技术、方法和手段,以期推动我国军工武器研制技术的快速发展。     

石墨烯电声换能器的设计与对比

为了使石墨烯电声换能器获得最优性能,主要针对石墨烯热致发声器件和静电式发声器件进行了发声机理研究,通过理论建模和分析,得到了薄膜尺寸、厚度以及应力等结构参数对两种电声换能器的频率响应特性的影响规律。通过微纳加工制造方法设计和制备了一批不同结构参数下的电声换能器,并对这些器件进行了性能测试和对比分析,结果表明：薄膜厚度对热致电声换能器发声声压影响显著,即薄膜越薄,该电声换能器的发声声压越大;薄膜半径、厚度和应力对静电式电声换能器的频带影响较大,即薄膜半径越大,厚度越薄,应力越小,该电声换能器频带越宽。以上研究为优化选取石墨烯电声换能器的类型,优化设计结构参数,提升器件发声性能奠定了基础。     

共晶理论与含能共晶材料研究进展

含能材料高能量与低感度的平衡是难以快速突破的科学难题,而含能共晶技术可以通过改变含能化合物的内部结构组成和结晶结构,进而改变含能材料的固态性质,实现能量和安全性的平衡,从而保障现代武器系统的高效毁伤与高安全性。在总结现有含能共晶材料相关研究的基础上,首先,从热力学过程和相互作用等角度揭示了共晶的形成,汇总了含能材料共晶的制备方法以及表征技术,并简要论述了制备方法及表征技术的优缺点。其次,归纳总结了CL-20、HMX、TNB系列共晶炸药与2种共晶组分之间密度、熔点、分解温度、感度和爆炸性能的关系,验证了含能共晶技术可有效平衡高能量与低感度的固有矛盾。最后,提出了建立完善的含能材料共晶形成原理及共晶含能材料的放大生产与应用是含能材料领域亟需解决的两大关键难题,并展望了未来含能共晶材料的研究应致力于含能共晶体系开拓、含能共晶技术优化和含能共晶系统机器学习。