基于Q-Learning的深度神经网络自适应退避策略

针对无人机自组织网络,结合Q-Learning和深度神经网络,提出一种自适应退避策略,以提高基于竞争的MAC协议通信性能.以Matlab为仿真平台,仿真比较了自适应退避策略与二进制指数退避策略的性能.     

天基快速响应体系的虚拟演示系统

为了实时监测天基快速响应体系的工作过程,开发实现了一套基于 OSG平台的虚拟演示系统。首先,对组成天基快速响应体系的天基平台、轨道运载器和有效载荷进行三维可视化建模,并设计了定制在轨服务任务和管理天基平台的图形交互接口；其次,基于典型的轨道转移模型,介绍了执行任务的天基平台选定方法和流程；最后,通过典型的信息保障任务,展示了基于 OSG的天基快速响应体系的虚拟演示系统。     

航空发动机热电偶传感器稳态测温偏差分析

为了满足航空发动机上高温、高压、高来流马赫数的恶劣工作环境下的使用需求，对某型航空发动机上选用的低压涡轮后热电偶传感器开展热风洞校准试验及测温准确性分析,明确热电偶传感器测温偏差的影响因素，并通过一种基于表面传热系数推导公式的测温偏差修正方法对校准结果进行计算验证，结果表明，计算方法合理可行，计算结果与测量结果一致性良好，在全部试验点偏差量均小于0.6%。针对现有校准设备无法完全模拟航空发动机真实工况的问题，对校准结果进行修正计算，修正计算结果与真实气流温度偏差在0.7%以内，传感器的稳态测温偏差能够满足在该型航空发动机上的使用需求。     

智能固体发动机概念及发展设想

具有按需调控、自主感知与决策能力的智能动力是未来战争的核心技术。本文提出了智能固体发动机的概念和内涵，重点阐释高适变、高效能、高矢量调控以及自主感知、自主评估以及使役状态的自主决策等特征，探讨了智能固体发动机的技术路线，策划了以变推力发动机、可控可熄发动机以及高效能全域矢量调控发动机为代表的产品布局。开展智能固体发动机的研究，可引领相关基础学科和专业技术发展，进而推动智能化武器装备发展。     

涤纶增强橡胶基复合材料各向异性超弹性本构研究

基于一种适用于平纹涤纶增强橡胶复合材料的各向异性超弹性本构模型，将应变能分解为橡胶基体应变能、织物纤维拉伸应变能与织物增强橡胶剪切应变能3部分，并根据单轴拉伸试验数据确定了本构模型参数。编写了有限元材料子程序进行仿真分析，并与试验数据对比验证了本构模型的合理性。该模型从宏观出发，能更好地表征复合材料编织物在拉伸过程中由于大变形所引起的非线性各向异性力学行为，具有结果准确、简单实用等优点，为织物增强橡胶复合材料的设计应用提供了理论依据。     

基于任务协同的有人机/无人机 对海攻击作战效能评估研究

通过分析攻击敌海上舰船目标过程中有人机/无人机编队的作战使用方式及影响其作战效能的主要因素,建立了有人机/无人机编队协同攻击海上目标的作战效能评估指标体系,运用ADC法构建了有人机/无人机混合编队攻击敌舰船目标作战效能评估模型,通过算例证明了该方法适应于有人机/无人机编队的作战效能评估,为有人机/无人机协同作战决策提供了有效的参考依据。