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1.
针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。 相似文献
2.
以钨酸钠和磷酸氢二钠为前驱物和磷源,经水热煅烧后,利用离子交换的方法,成功合成了一种高效、稳定的磷掺杂三氧化钨(P-WO3)的光催化剂,利用SEM,TEM,XRD,FT-IR分析其形貌结构以及组成,并以P-WO3为催化剂,在可见光下降解处理亚甲基蓝.结果表明,在可见光的照射下,亚甲基蓝质量浓度为10mg/L,溶液pH为9,催化剂用量为30mg,在120min内对亚甲基蓝的降解率可达89.2%,接近于空白WO3的3倍,且P-WO3也表现出较好的稳定性. 相似文献
3.
C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。 相似文献
4.
采用传递矩阵法研究了不同边界条件下薄壁截锥壳的高阶振动特性.基于Love壳体理论建立薄壁截锥壳振动微分方程,根据薄壁截锥壳子段间的状态向量,通过传递矩阵法得出整体传递矩阵,并用高精度的精细积分法计算固有频率,通过文献和有限元法进行验证,并分析了薄壁截锥壳在不同边界条件下的高阶振动特性.结果表明,不同边界条件下,采用传递矩阵法计算高阶固有频率与有限元法的计算结果基本一致.当轴向半波数增加时,频率明显增大;随着周向波数的增加,频率先减小后增大.固支-固支和简支-简支边界下在m=1和n=7处得到最小频率,固支-自由边界下在m=1和n=6处得到最小频率,三种边界下最小频率值分别为400.1、325.6和226.1 Hz;边界条件约束越多,最低阶固有频率越大. 相似文献
5.
从理论上分析了电场应力前后氟掺杂氧化锡(FTO)薄膜的能带结构和传导机理,提取了应力前后FTO薄膜的太赫兹电导率。采用Drude模型对应力前的FTO薄膜太赫兹(THz)电导进行了仿真;采用了Hopping模型对应力后的THz电导进行了仿真,实验与仿真结果一致。结果表明,应力后FTO的电导率提高了3个数量级,源于电场作用下的粒子内作用电导和粒子间作用(陷阱辅助隧穿)电导。通过适合的电导仿真模型,可以清楚地区分出陷阱辅助隧穿电导,从而提取FTO薄膜的陷阱密度。研究结果为利用太赫兹光谱提取半导体薄膜缺陷密度提供了一种便捷的新方法。 相似文献
6.
对阿尔茨海默病循证预防国际指南作了解读。概述了阿尔茨海默病预防的具体策略、人群差异、现状及前景。根据指南,通过健康的生活方式(包括体重管理、体育锻炼、认知活动、良好睡眠、远离烟草等),良好的共病管理(糖尿病、高血压、高同型半胱氨酸血症、心脑血管疾病、头部外伤、抑郁等),提高教育程度以及维生素C摄入等可以预防阿尔茨海默病的发病。 相似文献
7.
以氮氧化物和PM2.5削减量为减排效果评估指标, 以车辆残值成本、政策执行成本、燃油成本节约为社会成本指标, 借助单位减排产生的社会成本(社会成本/减排量比值), 对北京市2011年6月至2020年12月老旧机动车淘汰更新及补贴政策的实施效果进行成本有效性分析。结果表明, 研究覆盖期内, 该政策的成本有效性并非单调递减, 而是呈现阶段性和结构性特点: 在重点淘汰柴油货车时期, 政策成本有效性最佳, 在重点淘汰国III汽油车时期, 成本有效性较差, 两者氮氧化物及PM2.5单位污染物减排成本分别相差14倍和34倍; 随着车型拓展到更高排放标准, 淘汰小型客车的成本有效性呈下降趋势, 国III和国IV排放标准的小型客车减排潜力已较为有限, 且成本有效性远低于政策早期; 淘汰重型货车的成本有效性较高, 且在部分时期存在社会成本的节约。建议后续相关政策的制定应基于成本有效性, 审慎地将排放标准更高的小型客车纳入该政策管制范围, 应更关注重型柴油货车加速淘汰的政策设计优化。 相似文献
8.
9.
大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址、出入栈过程与路径,进而将大数据存储过程双向映射为量子辐射场和量子空间域问题,得到安全存储路径与存储地址。 相似文献
10.