基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器,由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题,我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法,深度Q值网络无需依赖任何先验信息,就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数,解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明,在各种不同的舰队防御配置下,深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。     

螺旋槽对诱导轮气蚀性能影响研究

为了提高诱导轮的气蚀性能,设计了一种带螺旋槽的壳体结构,通过试验获取了诱导轮安装螺旋槽后的水力性能和气蚀性能,采用快速傅里叶变换方法 (FFT)对入口脉动压力进行了分析,并与安装J型槽的诱导轮进行了对比。结果表明:同流量下,带螺旋槽诱导轮扬程升高,同时螺旋槽能改善诱导轮的气蚀性能,并且在设计流量Q_d和1.1Q_d工况下对同步旋转气蚀产生抑制作用,但在0.8Q_d工况下,螺旋槽对同步旋转气蚀的抑制作用弱于J型槽。     

基于UWB的运动场定位系统设计

针对现代体育运动中对运动员位置跑动及生理数据的监测需求,在简要分析了运动员定位及数据传输需求的基础上,将UWB定位及通信与MEMS传感技术相结合,提出了一种基于超宽带及MEMS传感技术的运动员定位训练系统解决方案,并对系统进行了设计。在户外对人员跑动及生理数据监测进行了测试,测试结果表明,通过所设计的运动员定位训练系统可以实时地追踪运动员的运动轨迹和生理数据,平均定位精度在25cm以内。     

硅橡胶基防热涂层高温压缩行为

为研究硅橡胶基防热涂层高温下的力学性能,针对两种硅橡胶基防热涂层开展高温压缩试验,对其截面的宏观及微观形貌进行分析,并结合高温下的热失重分析,探讨了其高温压缩强度变化规律及机理。研究结果表明:甲基苯基硅橡胶涂层高温热解温度区间主要为500～650℃,最终质量残余率为67.61%,其高温压缩强度在25～800℃呈增加趋势,由于玻璃小球的软化及树脂基体的热解,导致在400及700℃两个温度点的压缩强度降低,但在800℃由于玻璃小球与涂层中填料、烧蚀产物等发生共融,使涂层力学性能显著增加。甲基乙烯基硅橡胶涂层的高温热解温度区间主要为450～800℃,最终质量残余率为89.95%,由于甲基乙烯基硅橡胶涂层在高温热解后产生的陶瓷相,弥补了树脂裂解所带来的强度下降,因此在25～800℃其高温压缩强度较为稳定,并未产生明显衰减。影响硅橡胶基防热涂层高温力学性能的因素主要包括树脂基体的热解以及填料在高温下发生的物理-化学变化。     

锂氟化碳电池用新型高比容量复合正极材料

采用提高正极材料比容量以改善大电流放电性能的思路,设计新型高比容量复合正极材料,并通过研磨分散结合融化扩散热处理方法制备氟化碳-硫复合正极材料。电化学测试分析表明新型复合材料可以实现同步改善容量和大电流放电性能,同时具有二次可逆循环充放电能力。研究结果表明:氟化碳-硫复合正极材料的能量密度和功率密度性能具有突出优势,在不同电流密度下均可实现显著的提升,相比纯氟化碳材料的能量密度和功率密度最高可分别提升 433%和 10.7%。     

一种中温透波自黏性树脂及复合材料性能研究

研制了一款中温透波自黏性树脂,对树脂的凝胶时间、流变性能等进行了测试,使用该树脂制备了中温透波自黏性玻璃纤维织物及石英纤维织物预浸料,对预浸料的物理性能进行了表征测试。研究了复合材料层合板的耐热性、力学性能和介电性能,结果表明复合材料玻璃化转变温度达148℃,具有优良的力学性能和介电性能,且在93℃时具有较高的力学性能保持率,满足使用要求。进行预浸料和蜂窝胶接,测试了试验件的剥离强度,结果表明滚筒剥离强度≥50N.mm/mm,树脂预浸料自黏性较好,夹层结构的滚筒剥离强度高,满足应用指标要求。与民机用典型进口预浸料体系CYCOM■7701/7781对比,两种复合材料室温干态及93℃干态层间剪切性能相当,ACTECH■1210/2221在耐热性与介电性能方面更具优势。     

自动铺放内嵌缺陷构件成型方式对拉伸性能的影响

自动铺丝技术使单向的复合材料丝束铺放轨迹得以优化,但是在应用此技术铺放复杂形状结构时可能会导致缺陷的引入。为解决此问题,利用2丝束自动铺放机器人铺放含有空隙和重叠缺陷的层合板试件,按照[(90°/0°)5/90°]和[(0°/90°)5/0°]的顺序,将缺陷分别置于0°和90°铺层内。在试件成型过程中,无模压板的成型方法会导致试件局部厚度和微观结构的变化,这主要取决于缺陷的类型,这对试件的拉伸性能有很大影响,使用模压板可以很好地改善这一点。试验表明:在0°纤维方向上,含空隙缺陷加模压板成型的试件较不加模压板成型的试件拉伸强度提升了218. 5%,重叠缺陷试件加模压板成型后试件拉伸强度也提高了69%;在90°纤维方向上,由于90°方向铺层不是主承载层,模压板对试件性能影响较小,但加模压板成型后,空隙和重叠缺陷试件的拉伸性能也分别提高了3. 2%和15. 6%。     

选区熔化过程多尺度多物理场建模研究进展

选区熔化技术是一种基于粉末床的、能够精确成形复杂零件、调控微观组织和性能的金属增材制造技术,其成形过程的计算机模拟对于生产实践具有重要指导意义。综述了国内外的研究现状,首先介绍选区熔化技术的原理及其特点;然后介绍国内外对选区熔化过程已经开展的计算机模拟技术的研究进展;并进一步重点介绍针对电子束选区熔化过程的多尺度多物理场模型,主要包括:(1)微观尺度电子束与材料相互作用的能量吸收模型;(2)细观尺度从铺粉到粉末加热、熔化、流动、沉积成形全过程的模型;(3)宏观尺度零件成形过程模型。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

CFD软件自动化验证确认云平台设计与实现

针对大型计算流体力学(CFD)软件的验证与确认,为了减少人工成本,提高软件质量和开发效率,并适应于未来高性能计算发展的要求,基于云计算思想,提出了自动化测试云平台的解决方案。该方案采用模块化的浏览器/服务器(B/S)网络架构;利用LAMP(Linux+Apache+MySQL+PHP/Python)开发工具;建立了持续集成的专业数据库;构建了涵盖可靠集群监控、复杂作业调度及大规模并行计算功能的云端环境;实现了通过便捷的网络访问,自动加载测试算例、提交集群计算、监测实时进度、自动化后处理、输出分析结果,并提供丰富的实验对比图、误差分析报表和汇总报告等;完成了对大型CFD软件的自动化验证与确认。将该方案应用于某大规模并行计算的CFD软件,验证了该解决方案的可行性与实用性。