雷达目标回波信号的混沌、多重分形分析与识别

本文旨在将混沌、多重分形的理论和方法引入雷达信号处理，从混沌、分形动力学角度来揭示和刻划复杂目标散射机理，为进行有效信号处理和可靠目标识别寻找新的理论和技术实现方法。文中统计了五种飞机目标回波信号的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数分布情况，并计算了其多重分形维数，然后在此基础上，进行了目标识别的实验，获得了较高识别率。本文的研究表明，混沌、多重分形理论在目标特性及识别的研究中具有良好的应用前景。     

α粒子在高温高密度氘氚等离子体中输运和能量沉积率的有限元计算

α粒子在高温高密氘氚等离子体系统中输运时其角密度分布函数满足非定态Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程。本文将一维球对称情况下的Ｆｏｋｋｅｒ－Ｐｌａｎｃｋ方程在时域离散时分离成速度与坐标方向的两个方程，再对此两个方程中的速度变量作多群化处理，坐标变量（包括运动方向变量）采用有限元方法处理，分别得到了两个有限元方程。通过对两个有限元方程的耦合求解，数值求解了α粒子角密度分布函数随时间的变化，据此分别计算了α粒子对背景等离子体中的离子、电子的能量沉积率以及α粒子对背景等离子体的总能量沉积率随时空的演化。     

复合材料圆锥壳稳定性分析的传递函数法

基于线弹性小变形理论， 利用Ｆｏｕｒｉｅｒ级数展开、Ｌａｐｌａｃｅ 变换和摄动方法， 建立了复合材料薄壁圆锥壳的静力响应、频率响应、自由振动与屈曲特征值问题的渐近传递函数解。构造了复杂边界条件、中间带支撑、变锥度及阶梯变厚度圆锥壳的传递函数解。数值计算结果表明该方法具有很高的计算精度。     

基层党校发展存在的问题与对策研究

基层党校是党的教育工作的重要阵地,对于提高基层党员干部的素质和能力,加强基层党组织的建设,推动党的事业发展具有重要作用。然而,基层党校在发展过程中也面临着一些问题,如师资不足、教学内容和方法落后、管理体制不健全等,这些问题影响了基层党校的教育效果和社会地位。本文通过对基层党校发展现状的分析,探讨了基层党校存在的主要问题及其成因,并提出了相应的对策建议,旨在为基层党校的改革和发展提供参考。     

军校思政课如何讲好“六个必须坚持”

党的二十大报告用“六个必须坚持”概括了习近平新时代中国特色社会主义思想的世界观和方法论,即必须坚持人民至上、必须坚持自信自立、必须坚持守正创新、必须坚持问题导向、必须坚持系统观念、必须坚持胸怀天下,要求我们坚持好、运用好这些立场观点方法。世界观方法论是思政课的基础性核心内容,是贯穿思政课教学始终的主线、红线。军校思政课必须结合新时代强军兴军实践,根据党的二十大提出的“实现建军一百年奋斗目标,开创国防和军队现代化新局面”要求,讲深讲透“六个必须坚持”。     

善于把握开会的时度效

开会是统思想、作决策、解难题、促落实的重要手段,既是一种领导方法和工作方式,也是一门科学和艺术。精简会议一直是个老问题,开务实、高效、管用的会始终是个大难题。新时代改进会风,应当注重从“时度效”着力,牢牢掌握开会的主动权,确保开出高质量、开出好作风、开出大成效。     

旋成体射弹倾斜入水运动仿真

为了研究运动参数和弹头外形对弹体斜入水过程的影响规律,采用气液两相流体积分数和水汽空化模型,通过嵌套网格实现刚体三自由度运动学和动力学耦合,模拟了弹体以80～100 m/s速度倾斜入水开空泡阶段的运动过程。经文献实验验证,入水弹体速度与位移的误差为0～6%和-8%～0,转动角度误差为-6%～0。通过对入水速度和入水角度的多工况模拟研究,发现入水速度增大,弹体轴向冲击载荷增大,最大载荷与速度的平方呈线性关系,弹体速度非线性衰减率大;入水角增大,弹体转动角速率减小,运动稳定性强,速度衰减率不受入水角影响。与圆锥头部弹体相比,采用头部阶梯状修型后的弹体的平均速度衰减率、转动角速率和最大轴向冲击载荷分别降低到66.7%、40%和77.2%,显著提高了运动稳定性。     

涡轮盘疲劳寿命可靠性设计仿真及优化策略

涡轮盘是航空发动机主要部件之一,一旦发生破坏性故障将导致严重的后果。在充分考虑影响涡轮盘高低周复合疲劳寿命因素不确定性基础上,以MATLAB为平台,设计了涡轮盘高低周复合疲劳寿命可靠性优化设计的联合仿真平台。利用寿命函数和寿命可靠性分析极限状态函数中的共性需求,提出了在优化迭代的过程中自适应构建寿命函数Kriging模型和寿命可靠性极限状态面Kriging模型时共用训练样本点的策略。同时,提出了一种构建寿命函数Kriging模型的学习函数。使用所搭建的疲劳寿命可靠性优化设计平台,完成了某型涡轮盘盘心、榫槽以及涡轮盘系统高低周复合疲劳寿命的可靠性优化设计。结果表明,最优设计方案的局部最大应力显著降低,均值寿命大幅提高,并满足可靠性约束。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.