军事后勤决策支持系统研究

对数据仓库、数据采掘、决策支持系统模型、可视化技术等方面内容进行了阐述,提出了决策支持库概念,产生了把数据仓库和决策支持库同时应用于军事后勤决策支持系统中的设想。     

服役环境下材料S-N曲线的BP模型

目前常规条件下各种金属材料的S—N曲线已基本完备，但是考虑腐蚀环境影响的S—N曲线还很少见。本文研究了在加速腐蚀当量环境谱作用后，LY12-CZ铝舍金材料的S—N曲线随日历年限的变化规律。首先，将试件暴露于加速腐蚀环境中，进行0年、3年、8年和13年的腐蚀试验。其次进行常幅谱下的疲劳试验。试验结果表明：腐蚀环境作用后的疲劳寿命均值随日历年限的增加显著降低，而变异系数呈增长的趋势。鉴于腐蚀环境作用后的S—N曲线具有较强的非线性，本文采用反向传播网络对加速腐蚀后的疲劳试验结果进行训练，建立了日历腐蚀环境下材料S—N曲线的BP模型，仿真结果与试验结果吻合较好。     

外弹道数据处理中航向角精确计算方法

针对国内靶场在外测事后数据处理中航向角计算存在的问题，深入分析了传统计算方法存在的缺陷，提出了两种新的航向角计算方法——坐标法和速度法，并提供了两种方法的算法和模型。在理论分析的基础上，采用实测数据对新旧三种方法比较分析，最后验证速度法是目标瞬时航向角最佳计算方法。     

ENO-AUSMPW格式对激波涡干扰的数值模拟

高阶ENO格式在复杂流场计算中具有重要的地位,它理论上可以达到任何阶的精度。本文采用二维高阶ENO插值方法,构造了高阶AUSMPW格式,并对包含复杂激波结构的激波涡干扰流场进行了数值模拟。计算结果表明了高阶ENO插值下的AUSMPW格式具有较高的激波分辨率和较低的数值耗散。     

基于视图的试验通信需求分析方法研究

针对试验通信系统规划中的需求分析工程化问题,按照体系结构方法的要求,提出了一种基于视图的信息需求获取及分析处理方法;该方法能够在一定程度上简化和规范化需求获取,并通过一系列分析步骤实现从试验要素和任务向试验信息流的转化。     

近α型TG6高温钛合金中硅化物的沉淀析出行为

采用光学显微镜(OM),透射电镜(TEM)研究了近α型TG6钛合金在不同热处理状态下硅化物的沉淀析出行为。结果表明,硅化物优先在原始β片层上析出,同时,在有些α基体中也有硅化物的析出。硅化物呈现长杆状或椭球状,为六方结构的S2型((TiZr)6Si3)硅化物,与α基体没有确定的取向关系。在透射电镜下可以看出,硅化物分布并不均匀。在600℃热暴露过程中,随着热暴露时间的延长,硅化物的数量增多尺寸增大。析出的硅化物与位错发生交互作用形成位错堆积,可以有效阻碍位错的滑移运动,提高合金强度。     

机场刚性道面接缝弯沉测试的非零截距问题

采用HWD对1126个机场刚性道面板接缝进行弯沉测试,研究了机场刚性道面板接缝两侧弯沉随荷载级位变化的规律,结果表明：道面板两侧弯沉-荷载之间存在良好的线性关系;但接缝两侧弯沉-荷载回归直线在弯沉轴均存在非零截距,对于受荷板一侧此值在-136.82～＋75.23μm范围内,未受荷板一侧此值在-52.95～＋97.98μm范围内,此非零截距对于弯沉比传递系数的影响最大可达130%。分析指出弯沉-荷载曲线的非零截距为HWD车架及轮胎回弹和道面板回弹综合作用的结果,在弯沉比传递系数计算中应予以修正,提出了修正的弯沉比传递系数计算公式及根据接缝两侧弯沉-荷载回归直线斜率之比定义弯沉比传递系数的方法,可以彻底消除荷载级位对于道面传荷能力测试结果的影响。     

单向阀流路系统自激振荡特性研究

针对液流试验中出现的单向阀系统自激振荡现象,建立了描述该系统动态过程的非线性动力学模型。通过数值计算证实了系统在一定条件下出现极限环,系统是局部稳定,大范围不稳定,计算结果与试验相吻合。分析了此系统产生自激振荡的原因、影响因素及抑制措施。     

基于法布里-珀罗干涉仪的微位移测量方法研究

介绍了一种基于法布里-珀罗干涉仪的微位移测量方法,通过将位移测量转化为频率变化量的测量,实现了亚纳米级测量分辨力。建立了基于法布里-珀罗干涉仪的微位移测量实验装置,完成了320 nm范围内的位移测量,并将测量结果与精密电容传感器的测量结果进行了比较。     

面向异构大数据环境的数据脱敏模型

不同场景下数据类型和脱敏需求的差异,使得传统的数据脱敏方法难以满足大数据背景下的用户隐私保护需求。如何实现异构大数据中敏感信息的精准定向、高效脱敏,从而更好地确保数据安全、可信和可用,是本领域的研究难点。提出了一种在异构大数据环境下,基于文本、图片、音频和数据库等异构数据的脱敏模型,并对4个关键模块进行了描述。通过脱敏数据预处理,实现不同应用场景下敏感数据的自动标注和分级设置。采用数据预脱敏处理方法,并从数据可用性、数据关联性、隐私保护度、时间和空间复杂度等5个维度进行脱敏效果评价,实现定制化脱敏策略。经过脱敏任务调度完成脱敏任务分配和执行,并支持用户对部分脱敏数据恢复。基于提出的异构大数据脱敏模型,对2种典型数据脱敏应用场景进行了验证分析,表明所提模型能够实现不同应用场景下异构敏感数据的高效脱敏。