燃烧加热型煤油加热器工作特性试验

针对冲压发动机地面试验应用需求,设计了基于燃气加热方式的煤油加热器,通过试验的方法研究了多个因素对其工作特性的影响规律。研究结果表明,该煤油加热器加热能力强,响应时间短,可在线制备超临界/裂解态煤油;其中,燃气温度、流量和煤油流量是影响煤油加热器工作特性的主要因素,通过控制燃气温度和流量可以大范围调节煤油温度,能满足冲压发动机不同试验工况的应用需求。     

基于HLA的防区外空面导弹攻防对抗仿真

针对HLA/RTI在接口规范、对象模型模板等关键技术建立分布式仿真平台的复杂性,提出了利用数字武器开发平台进行开发的方法,构建防区外空面导弹攻防对抗系统体系结构,实现了该体系结构联邦成员划分、设计联邦/仿真对象模型表等HLA仿真关键技术,并采用面向对象建模与仿真技术建立了各联邦成员的数学模型.该仿真结果表明,各联邦成员的数学模型与底层支撑环境能够相互分离,仿真模型具有良好的交互性和互操作性,可通过添加或删除联邦成员仿真不同的复杂战场想定,并可作为验证不同算例的仿真平台.     

一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

证据推理方法中不完备信息影响因素分析

不确定条件下的不完备信息分析是多属性决策中的主要内容之一,Yang提出的证据推理方法可以较好地处理这类信息。研究了证据推理方法中不完备信息的影响因素,包括规则中的不完备信息,规则的权重以及规则的一致性,并以此为基础分析了评估结果中不完备信息的取值范围,得出了初步结论:评估结果中不完备信息的信度必然小于作为输入的规则中不完备信息中的较大者,但不一定大于其中的较小者。进一步分析了规则一致性的逻辑意义和几何意义,指出规则的一致性实际描述了规则之间的冲突程度。     

好借不好还,伤不起

前不久,编辑部接到了一位基层战士的电话,他给我们诉说了这样一件"苦恼"事:去年底,这位战士的同班、同乡战友向他借了500元钱,当初说好过一段时间就还。可是几个月过去了,仍未见其有还钱的意思。碍于情面,他也不好意思索要,但是自己家里经济条件一般,500元也不是一个小数,为此他很苦恼。编辑认为有借有还,双方都会感到温暖。如果     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

基于案例推理的物资应急采购保障预案系统的构建

随着智能技术的快速发展,智能预案必将成为预案的发展趋势。将人工智能中的案例推理技术引入到物资应急采购保障预案建设中,构建物资应急采购保障数字预案系统,应从案例的表示、案例的组织与存储、案例的检索、案例的修改与调整及案例的学习五个方面着手。系统的优势在于能够根据情况变化迅速进行信患筛选、整合与调整,自动生成科学合理的物资应急采购保障预案,帮助决策者进行辅助决策。     

基于FEM/SPH算法的弹丸侵彻土体数值模拟

基于有限元法(FEM)和光滑粒子流体动力学(SPH)结合的算法,用数值模拟了钢质弹丸对钢筒约束土体的侵彻过程。基于ANSYS/LS-DYNA显式动力分析和LS-PrePost后处理软件,形象再现了钢质弹丸冲击作用下土体飞溅形成漏斗坑和直线通道的物理过程。侵彻深度计算结果与实验数据吻合较好,钢质弹丸的速度和加速度时程曲线图与理论分析一致,体现了FEM/SPH算法的精确性。研究结果表明FEM/SPH算法在模拟侵彻土体方面具有可行性和有效性。     

美军模块化开放式射频架构探究

模块化开放式射频架构(MORA)通过定义针对多功能任务的开放式架构和RF系统功能分解,实现平台上硬件共享,可降低军用平台上射频系统复杂性以及尺寸、重量和功率,同时提高互操作性和配置灵活性.围绕MORA架构进行了分析和探讨,重点分析了其架构组成和功能分解情况.     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。