爆竹销毁爆炸对建筑物振动影响分析

利用爆竹集中销毁时,爆炸产生的空气冲击波超压对附近建筑物玻璃的破坏程度推算此次爆炸的相当药量,然后根据建筑物的保护对象类别和岩石性质等参数计算出振动的安全允许距离,并和建筑物距离爆点的最近距离相比较,从而得出分析结果.     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

非平衡机制下激光与等离子体相互作用机理

采用三温度热化学非平衡模型,考虑了激光能量在空气等离子体中的共振吸收和逆韧致吸收机制,用有限差分NND格式对控制方程组进行数值离散.对等离子体点火过程进行耦合计算,并研究了不同入射激光强度条件下等离子体吸收波的形成和演化机制,讨论了粘性扩散效应对等离子体吸收波的影响.结果表明,在初始温度300K,大气压力条件下,生成ZND模式的LSD波所需最小激光强度为5.0×106 W/cm2.     

水下近距爆炸作用下弹性钢板处的空化特性研究

弹性钢板在水下近距爆炸作用下,冲击波会使其附近流体形成局部空化,脉动气泡会使流体形成锥形空化。利用平面冲击波理论对局部空化的形成特性进行了研究,理论分析了结构目标尺度的变化对空化区域形成的影响,并通过具体试验对局部空化理论进行了验证,两者符合较好;通过试验和数值仿真方法研究了气泡脉动引起的锥形空化的形成特点,初步分析了锥形空化的形成原因。结果表明,锥形空化对结构具有较大的冲击作用。     

等幅分米波对无线电引信的辐照效应研究

分析了无线电引信电磁环境效应研究的重要性,给出了研究所需的实验设备和实验方法,选择某型集成电路分米波无线电近炸引信,从勤务处理状态和工作状态两个方面,研究了无线电引信的等幅分米波辐照效应,确定了被试无线电引信的等幅分米波辐照干扰阈值以及干扰阈值随辐照频率的变化规律,分析了等幅分米波对无线电引信的能量耦合途径。     

基于磁致伸缩式超声导波测温技术基础研究

温度是科学研究中最普遍的物理量,也是生产精密仪器的重要参数,然而国内对于高温环境除热电偶测温传感器外尚无可靠的原位测试方法。依据超声导波测温的原理,设计出一套基于磁致伸缩效应的超声导波测温装置,测试了该装置在常温以及常温(12℃)~600℃的运行情况。实验表明,该装置可以在高温环境下稳定运行,并且得到常温(12℃)~600℃范围内的起始声波和端面回波之间时间间隔△t与介质温度之间的对应关系,为2 000℃以上的高温测量奠定了基础。     

基于改进 Gerstner 波的岛礁近岸波浪实时仿真?

为了实现岛礁附近波浪实时仿真,结合 Gerstner 波和水波动力学知识,提出了一种能够模拟波浪卷曲和折射绕射现象的波浪建模与绘制方法。首先,建立 Gerstner 波参数随水深变化关系,构建模拟波浪卷曲过程的几何模型;然后,定义岛礁地形对波浪传播的阻障和遮挡系数,并据此修正波浪传播的波向和波高,实现折射和绕射现象的仿真;最后,应用着色器缓存技术完成计算的硬件加速,并构建了基于视点的波浪传播多分辨率绘制策略。实验结果表明,该方法对波浪的卷曲和折射绕射现象取得了较好的仿真效果,绘制效率能够满足实时性要求。     

地波雷达组网探测高空目标优化布站

针对高空无人机等目标,建立基于高频地波雷达为主的2D雷达探测网,以目标高度估计和协同补盲为约束条件,对2D雷达网的优化布站问题进行理论计算和实例仿真,实验结果证明布站方法的有效性。     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。