助推钻地弹对混凝土目标侵彻效应的数值模拟

为设计助推钻地弹选择合适的助推方案,采用LS-DYNA程序进行了三维数值模拟研究。通过将动能弹侵彻混凝土数值模拟的结果与试验数据进行对比,确定了合理的有限元仿真模型,选取了合适的材料模型和参数。结合某结构助推钻地弹的研制工作,对助推钻地弹侵彻混凝土的效应进行了数值模拟,与试验数据进行比较,得出数值模拟能够较好地反映助推钻地弹对混凝土目标的侵彻效应。通过对各种助推方案的数值模拟,得出了选择助推方案的一般原则,为新型钻地弹的研制提供了指导。     

全地形四轮车结构振动特性实验与仿真

全地形四轮车(ATV)车架挂发动机的结构动态特性好坏很大程度上决定其整车振动舒适性,但目前没有一种简单、有效且通用的ATV车架挂发动机有限元建模方法。通过对多款ATV结构动态特性的计算和实验分析,提出了分析ATV车架挂发动机结构动态特性的一种简单且具有通用性的有限元建模方法——把发动机简化为具有质量和转动惯量的0维质量单元,在车架上发动机的悬挂位置创建多点约束单元,然后通过MSC.Nastran中的beam单元将多点约束单元与集中质量单元连接起来,以模拟车架与发动机的连接方式。考虑到试验测量发动机惯性参数时受其内部运动部件及机油量等的影响,分析了发动机转动惯量在实测数据的基础上同时减少和增加5%时,对所提出的有限元建模方法分析车架挂发动机动态特性的影响。结果表明所提出的建模方法仍然可以保证对车架挂发动机结构动特性的分析在工程参考误差范围内。该建模方法对于ATV的设计和开发具有简易性和通用性,可在产品设计和改型阶段就能了解车架挂发动机的结构振动特性,提高了产品的开发能力,节约了大量的时间和成本。     

船舶鲁棒控制设计平台研究

系统地研究了船舶自动舵鲁棒控制策略。研制了船舶鲁棒控制设计平台,为鲁棒控制算法在船舶中的应用提供了工程上易用的软件,从而简化了设计及仿真工作。     

非均匀类簇密度聚类的多粒度自学习算法

针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法 (multi-granularity self learning clustering algorithm, MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区间以自学习的方式动态确定聚合粒度,解决了传统聚类算法从非均匀类簇密度数据中无法得到不同层次的聚合特征且参数对经验依赖性过高的问题。理论和实验表明,MSCA算法可以发现任意形状类簇,有效处理噪声,并能发现关键聚合层,具有较好的计算复杂性。     

信息系统开发的并行工程方法

叙述了并行工程的概念和特点 ,并且将并行工程的原理应用于信息系统开发过程 ,提出了信息系统开发的生命周期、信息系统开发的上游工程和下游工程等概念 ,并以一具体开发实例说明这种方法的优点 .     

红外成象自寻的导弹半实物仿真系统数学模型

在红外成象自寻的导弹半实物仿真系统精度分配中 ,各仿真设备对整个系统的仿真精度灵敏度难以计算。本文建立红外成象自寻的导弹半实物仿真系统数学模型 ,利用数学仿真实验和统计拟合成功地解决了这一难题 ;根据动力学基本定理、图象处理算法和国家仿真设备的规范标准建立了导弹、弹体三轴转台、目标二轴模拟转台、过载模拟器和红外成象系统的数学模型。所建模型 ,不进行刚体运动模型的线性化 ,充分考虑了转台各轴之间的耦合作用和红外成象技术的影响 ,更精确、更全面地反映了仿真系统的实际运行特性 ,并具有较强的通用性     

时滞多变量时变系统的最优控制混合仿真研究

应用最优控制理论的极小值原理和参数优化理论 ,叙述了具有常数时滞的多变量时变系统的最优控制算法 ,基于该算法 ,提出了这类系统的数模混合仿真方法和实践方法。混合结果表明 :提出的算法是收敛的 ,且收敛速度优于全数字仿真结果。     

延迟离散Hopfield-型网络广义异步收敛性分析

给出了延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性定理。在广义异步运行方式下 ,证明了对称连接权阵 (只要w0 对称 )条件下的收敛性定理 ,推广了已有的延迟离散Hopfield -型神经网络的收敛性结果 ,表明网络收敛滞后于能量函数收敛最多 2n 1步。最后给出了能量函数的极大值点与延迟离散Hopfield -型神经网络的稳定态的关系。     

适于带宽变化的链路共享方法

对于无线链路和共享信道的链路，由于受外界干扰或共享冲突的影响以及采取的应对措施，使得链路带宽处于变化中。这样的链路为不同用户所共享时，原有的分层链路共享方法由于假设带宽恒定，不能适用于这样的环境。通过对这一环境和链路共享机制深入分析。提出了适于带宽变化的链路共享方法。来满足用户对此链路带宽共享需求和服务质量需求。并通过大量仿真实验对这一方法进行了深入分析，验证了其可行性和合理性。     

基于不同奇对称误差估计的盲均衡算法

为了研究盲均衡算法中误差函数形式对盲均衡器性能的影响,定义并分析了不同奇对称误差函数的特点,提出了基于不同奇对称误差估计的变步长盲均衡新算法（DOSVCMA）。该算法充分利用误差函数的对称性来减小均方误差,利用变步长来加快收敛速度,在步长特性参数相同的前提下,用深海声道轴信道和双径水声信道对该算法进行了仿真研究。结果表明,用不同奇对称误差函数设计的均衡器,在收敛速度和收敛后均方误差方面的性能是不同的,但比常规的变步长盲均衡算法（VCMA）的性能优越,这一研究为提高盲均衡器性能提供了一条途径。