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近年来,轮式装甲车技术获得了突飞猛进的发展,各国纷纷研制出自己的轮式装甲车。为让读者对轮式装甲车有更深入的了解,本刊记者专门采访了我国著名的坦克和轮式装甲车设计专家方蔚先先生。 相似文献
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为提高装甲车行进间射击时的命中率,对装甲车行进间射击的动态特性进行分析.通过装甲车行进时射击进行动力学分析,对其分析系统进行简化,利用ADAMS动力学软件构建装甲车在行进间射击时的动力学模型,采用虚拟现实技术对装甲车行进间射击进行模拟训练,并进行准确性验证及行进间射击动态特性分析.结果表明:该模型具有一定的准确性,可为装甲车行进间射击的作战参数优化提供参考. 相似文献
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美国GPV系列装甲车 总被引:1,自引:0,他引:1
谈到GPV系列装甲车,大多数人可能很陌生,国内杂志或网站上相关的资料也十分有限。但是军事迷们可能注意到土耳其的"豹"式系列装甲车与GPV系列装甲车非常相似,最近还在各个国际军事展上频频亮相。其实,这两车本是同根生,“豹”式装甲车的技术就来源自美国GPV公司。下面让我们一起看看这GPV原装车的真面目吧。 相似文献
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目前,世界装甲车领域正悄然兴起一种新的趋势,即越来越多的吉普车正朝着4×4型装甲车的方向发展。这其中不仅有英国、法国、美国等一些发达国家,还有巴西,南非等一些发展中国家,它们都在积极地推出吉普车型4×4装甲车。 相似文献
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《中国尖端武器:军事力量B版》2007,(12):34-35
中国及世界轮式战车发展轮式装甲车步入“黄金时代”得益于现代汽车工业的飞速发展,轮式装甲车在近年一系列军事行动中展现出机动性强、操作简便、效费比高的独到优势,轮式装甲车迎来了自身的黄金时代,大有与履带式战车平分秋色之势。今年9月号的英国《简氏防务周刊》,就以特刊形式介绍了各国新一代轮式装甲车的发展情况。 相似文献
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近些年来,士耳其和欧美一些先进国家合作,引进国外先进技术,积极发展战车工业,尤其在轮式装甲车方面更是卓有成效,成功地研制出了4×4、6×6和8×8等多种驱动型式的轮式装甲车。 相似文献
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转向系统是车辆底盘的重要组成部分,是轮式装甲车辆总体设计中最重要也是最复杂的部件系统。它的设计直接影响车辆的灵活性、机动性、行驶平顺性和操纵稳定性。该文对目前多轴汽车普遍采用的几种转向型式进行比较,分析优缺点。并结合我国轮式装甲车的实际情况,开发适合我国轮式装甲车辆使用的多轮转向装置总体方案。 相似文献
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装甲战斗车辆的发展正处于关键的转折阶段,以新一代主战坦克和轮式装甲战车为代表的战斗车辆之主要特征是信息化和轻型化.它们将显著提高信息获取、处理和使用能力;对间瞄和空中目标的精确打击能力;战略、战役、战术和火力机动及综合防护能力.为应对作战目标对反坦克武器的严峻挑战,必须尽快建立适合诸军、兵种协同作战使用的多种制导、攻击、毁伤方式并存的更完善的反坦克火力配系;加强夜间目标识别和非通视条件下地面活动目标侦察、作战指挥和打击能力;重视发展远程反装甲武器中的末制导弹药、中程反坦克武器中的轻弹和近程武器中的简易制导火箭弹;提升反坦克武器的精确打击、目标毁伤、信息实时获取、处理能力及快速机动能力. 相似文献
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为了抑制装甲目标声信号中包含的噪声成分,消除其对信号特征提取的不利影响,针对局部投影法中邻域半径选取困难的问题,提出了一种基于关联维数迭代的局部投影算法(CDBI-LPM)。对典型混沌系统Lorenz序列分别叠加不同噪声水平的高斯白噪声,得到信噪比为20 dB和10 dB的含噪信号,运用本算法对其进行去噪仿真实验。结果证明,本算法不仅简化了计算量,而且可以使Lorenz系统的动力结构得到良好的恢复。应用本算法对坦克和轮式装甲车两类装甲目标的实际声信号进行去噪处理,样本信号的噪声强度显著下降,关联维数减小,信号序列的吸引子结构由杂乱变得有序,说明了本算法可有效消除非线性信号中所含噪声。 相似文献
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该文阐述了坦克装甲车辆的总体设计步骤 ;列举和分析了一些出色总体设计范例的设计思路与特点 ;归纳提出了总体设计中应注意的主要原则 . 相似文献
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电磁兼容性对于装甲车辆的电气与电子系统来讲是至关重要的,它直接关系到整个系统的安全运行.文章简要介绍了装甲车辆电气与电子系统,并对装甲车辆的电气与电子系统的电磁环境进行了分析,在此基础上提出了相应的几种电磁兼容性设计方法,包括大电流线路的合理布局、屏蔽设计、隔离设计、滤波设计和接地设计等方法,这为装甲车辆的电磁兼容性设计提供一些参考. 相似文献
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基于声信号多重分形和支持向量机的目标识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高智能地雷对地面装甲目标的识别率,针对地面装甲目标辐射的噪声信号具有非线性的特性,建立了一种基于多重分形和支持向量机(SVM)相结合的分类识别模型。通过野外场地实验,采集到两种装甲目标在不同工况(运行速度)下的各40组样本信号;利用多重分形分析计算得到两种目标信号的广义分形维数谱(GFDS),分析了两种目标信号在不同工况下多重分形谱的特征;将GFDS值作为目标特征向量输入SVM分类模型,经训练得到最优分类结果,并与小波包能量(WPE)法提取样本特征后输入SVM的识别效果进行了对比,结果表明前者的识别率达到92.5%,高于后者的85%的识别率。 相似文献