指挥云脑研究

智能化是指挥信息系统未来发展的重要方向。从类脑系统设计角度,基于云计算设计了指挥云脑的技术架构,分别从虚拟神经元、虚拟神经纤维、虚拟感觉、虚拟视觉和听觉系统、虚拟运动系统、虚拟记忆系统、虚拟自主神经系统、虚拟中枢神经系统和虚拟末梢神经系统,对指挥云脑功能进行重点阐述,并基于"数据-知识-智慧"的分层体系描绘了指挥云脑信息运行机理,以期为指挥信息系统的智能化研究提供参考。     

低雷诺数壁面约束流动皮托管测速误差分析与校正

针对低雷诺数壁面约束流动中皮托管测速误差产生的两大主要影响因素——剪切速度与近壁效应,采用计算流体力学技术分别对其进行数值模拟,并研究各自引起的误差变化规律。数值模拟结果表明:虽然剪切速度引起的流线偏移规律与相关文献结论基本一致,但是数值结果预测的流线偏移量并不是一个渐近函数;近壁距离在5倍管径即出现较为明显的测量误差,并且发现近壁距离在1倍管径处出现误差的非单调性变化。最后通过将数值模拟结果与现有的修正方法进行对比,提出了更为合理的修正方程。     

瞬变流二维理论模型及其应用

提出了求解弯管、孔板、三通等管件中的瞬变流动的二维理论模型和数值计算方法。对瞬变流动的二维控制方程进行坐标变换,得到计算坐标平面上的控制方程,并给出了计算平面和物理平面网格点一一对应关系方程和数值求解方法。建立了计算平面控制方程的边界条件,给出了差分求解方法,并提供了计算实例。     

油水两相分层流层流流速分布计算分析

利用剪切力比模型,进一步讨论了油水两相分层流层流流动的速度分布规律,将水相流速假设为抛物线形式分布与实验结果有较大偏差,将水相分为拖曳和返流两段更接近实际情况,模型所得水相计算结果更接近实验数据。指出剪切力比模型能否适合于油水两相分层流动计算理论需要更多实验结果验证。     

多功能复杂信号侦察可配置计算模型

复杂信号侦察处理是多功能数字阵列雷达(MFDAR)的重要组成部分,可以服务于MFDAR的雷达与通信信号侦察以及电子战等多种用途,其中信号侦察的实时性与功能的灵活适应性是MFDAR的关键。在详细研究MFDAR信号侦察处理特点基础上,提出了两阶段可配置的信号处理流程,构建了基于混合结构的宽带信号侦察可配置计算模型BSRRCM。BSRRCM对"非确定、非单向"的信号流进行了描述,利用"固化典型流程、设置有限配置点"的思想,BSRRCM将应用分解成可完全重配置的典型处理流程和可局部重配置的功能任务序列,快速映射到合适的计算平台上,在确保信号处理实时性前提下使系统获得了动态的灵活配置能力与可扩展性。     

GPU异构系统中的存储层次和负载均衡策略研究

GPU体系结构的革新和相应开发平台的发展使得GPU广泛地应用于科学计算领域.通过深入地分析GPU体系结构和存储层次的优缺点以及GPU上的关键性能特征,阐明了GPU体系结构、编程模型和存储层次之间的关系.针对GPU异构系统上的应用映射提出三种基本负载均衡优化策略:预取、流化、任务划分.试验结果揭示了不同的优化因子与优化效率之间的具体关联.     

蛭石提纯工艺研究

文章通过实验探讨新疆蛭石矿的提纯工艺。实验中选用六偏磷酸钠作添加剂,结果表明：在100g蛭石矿,矿浆质量分数为15％,搅拌时间为2h,添加剂用量0．2％的条件下,蛭石产率达到最高值。     

油料洞库油罐通气管道设计分析

油料洞库油罐通气管道是油罐进行大呼吸、小呼吸的通道,使油罐气体空间的正负压力处于规定的压力范围,达到保护油罐安全的作用。通过计算油罐阻火器和油罐通气管道的压力损失,结合油罐呼吸阀的压力等级、油罐收发油流量等参数,分析了不同油罐通气管道管径对油罐内正负压力的影响,提出了油罐通气管道管径的选择原则。最后就油罐通气管道内油气的燃爆特性,提出了油罐通气管道的材质要求及其附设的抗爆振性要求。     

向现代方法和手段求创新

在现代条件下创新军事理论要学习运用好现代方法和手段,做到“三个参与”。“参与用”是向数据计算求创新、向人机对话求创新、向模拟论证求创新。“参与建”是要靠整体力量推进数据库建设,逐步积累。“参与学”是要把学技术放在重要位置,将理论与技术相结合。     

类爬山快速搜索算法在轨道攻击中的应用

遗传算法是目前应用最广泛的优化算法,其最根本的优点是对非线性的适应性,特别适合于对非线性系统寻优,但是目前的各种遗传算法都存在速度慢的问题,对于实时性要求不高或者离线寻优是适用的,但是用于实时飞行器控制参数寻优,实时火控结算等任务,由于实时性要求高,因此目前的遗传算法就很难胜任.为了提高寻优算法的实时性,又要保持算法对非线性优化的适应性,提出一种类爬山快速搜索算法.并进行了理论证明和实例计算.理论分析和实践证明,该算法具有和遗传算法相似的收敛性,执行时间只有3s左右,而同样条件下普通遗传算法的执行时间则要50s左右.另外如果普通遗传算法的种群规模为n,则该算法的空间复杂性小于普通遗传算法空间复杂性的1/n,算法简单,易于编程实现.