不锈钢面板与铝面板泡沫铝夹芯梁的抗爆性能

为考查泡沫铝夹芯梁的抗爆性能及面板材料对其抗爆性能的影响,采用数值模拟方法分析了面板材料分别为工业纯铝与304号不锈钢,芯材为Alporas泡沫铝共同组成相同质量泡沫铝夹芯梁在不同爆炸荷载作用下的跨中位移与芯材压缩应变的差异。研究结果显示：在爆炸冲量分别为1．82,3．77,6．08,7．0kN·s的作用下,工业纯铝面板泡沫铝夹芯梁跨中位移分别为304号不锈钢面板泡沫铝夹芯梁跨中位移的68％,83％,84％及86％,较304号不锈钢面板泡沫铝夹芯梁具有更好地抵抗爆炸冲击波的能力,面板材料对泡沫铝夹芯梁的压缩应变影响较小。     

基于金属膜电阻的大功率低电感负载

利用金属膜电阻设计并制作了用于陡化前沿Marx发生器调试的大功率低电感负载.其阻值约为90Ω,电感约为55nH,基本不具备分散电容.该负载采用线性渐变的圆锥外型结构,有利于减小信号在负载上的反射,配合电容分压器使用能够很好地完成对前沿约为几ns的快前沿高压脉冲的测量.理论估算了该负载的功率容量,并利用PSpice软件模拟了对其进行脉冲方波加载的情况.该负载用于调试陡化前沿的Marx发生器的实验中,获得了幅值约210kV,脉宽近40ns,前沿为5ns的快前沿高压脉冲.多次实验结果表明该负载性能稳定,适用于陡化前沿Marx发生器的调试工作.     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。     

考虑载荷作用次数的多失效模式扭力轴灵敏度分析

机械构件的不同的失效模式之间具有一定的相关性,而且随机载荷作用次数对机械构件的可靠性有一定程度的影响。因此对机械构件进行可靠性灵敏度分析时,需要充分考虑其不同失效模式和载荷作用次数的影响。通过运用顺序统计量理论考虑载荷多次作用以及多种失效模式条件下机械构件可靠性及可靠性灵敏度的变化规律,运用随机摄动理论和四阶矩技术,建立一种考虑载荷作用次数的多失效模式机械构件可靠性灵敏度分析数值方法的应力强度干涉模型。在随机变量前四阶矩已知的情况下,结合灵敏度分析的梯度算法,推导出关于随机变量均值和方差的灵敏度计算公式。以某履带车辆底盘扭力轴为例进行计算,得到其可靠度随载荷作用次数、随机变量均值和方差而改变的可靠性灵敏度变化曲线,为扭力轴的可靠性优化提供一定的理论依据。研究成果可以推广到相关机械可靠性灵敏度设计和结构优化领域,具有非常重要的实用意义。     

基于虚拟样机的坦克承载零部件疲劳寿命预测方法

坦克承载零部件的疲劳失效是其主要的失效形式,疲劳寿命的预测一直是装备设计、研制、验证和使用过程中的重要问题之一。利用虚拟样机技术,建立履带车辆刚柔体耦合模型,通过在一定任务剖面下车辆虚拟试验,测试其承载零件的载荷谱,结合疲劳寿命分析技术,进行疲劳寿命预测,并给出计算实例,预测的寿命与实际使用情况相符合,表明提出的坦克承载件疲劳寿命预测方法是一种高效、实用的新方法。     

基于引导员负荷的指挥引导容量评估

针对目前传统指挥引导容量评估不准确的问题,通过对空战指挥引导容量与引导员负荷的综合分析,提出了基于引导员负荷的指挥引导容量评估方法。基于引导员负荷重新定义了指挥引导容量,给出了引导员负荷的确定方法,并建立了指挥引导容量评估模型。最后对某指挥机构进行实例评估,评估结果表明所提出的指挥引导容量评估方法将评估误差控制在1批之内。     

计算机网络级联失效建模与分析

针对以往级联失效模型负载局部重分配规则与现实计算机网络全局路由特点不吻合的缺陷,模拟网络中信息流传输过程。定义路由器的失效条件,建立基于负载全局重分配的级联失效模型,并在此基础上提出基于连通和性能两方面的级联失效影响评价参数,进而分析用户流量和攻击方式对计算机网络级联失效的影响。结果表明,随着流量的增大,级联失效存在相变行为,相变点刻画了网络在不会发生级联失效前提下的最大传输能力。此外,针对网络中高度节点的攻击,更为容易引发大规模的级联失效,应予以重点保护。     

拉压异性材料具有圆孔的无限大薄板的极限分析

利用莫尔屈服准则,对拉压异性材料具有圆孔的无限大薄板进行了极限分析。计算结果表明,材料的拉压异性对结构的极限承载能力和弹塑性状态都有明显的影响。考虑了材料拉压异性的影响,分析结果更具一般性。     

基于NNLI技术的齿轮箱故障诊断

将NNLI技术应用到齿轮箱的故障诊断中,提出了基于NNLI的特征提取方法,并将该方法与神经网络结合起来,进一步提出基于NNLI特征提取的神经网络故障诊断方法,给出了两种不同的网络分类器,通过齿轮箱故障诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络带调压器直流发电机特性的辨识

为使坦克直流发电机的调压特性实验能够在计算机上仿真进行,节约教学实验成本,可利用神经网络对直流发电机的调压特性进行辨识,得到了比手工绘制精度更高的特性曲线.因此,调压特性的神经网络辨识法,有利于直流发电机特性实验教学.