基于HLA/RTI的军事仿真系统框架的设计

近年来军事仿真发展迅速,基于HLA/RTI的“联邦-邦员”模式开发的仿真系统越来越多,广泛应用于联合军事仿真训练和演练,军事想定方案的评价等.设计了一种基于HLA/RTI的仿真系统框架,并对其仿真管控单元进行了详细的功能设计,并进行了关键部分的技术实现,为基于HLA/RTI的仿真系统的设计提供了参考模板.     

教学机器人图形仿真系统的设计与研究

在机器人运动学分析的基础上,建立HNc-1R工业机器人的数学模型,采用AutoCAD作为仿真系统的开发平台,并以其内嵌工具VBA作为开发工具,引入数学软件Matlab进行矩阵运算,实现了机器人的三维造型及动态仿真.仿真系统的实现对机器人的相关教学学习具有实际的应用价值.     

基于DSP的静电悬浮转子微陀螺测控系统

开发了一种基于数字信号处理器(DSP)的静电悬浮转子微陀螺的可视化闭环测控系统.该系统是在VC33DSP平台下,采用增量式PID算法控制器,对VC33DSP开发系统的外设A/D、D/A和PCI芯片进行编程应用.具体为使用VC++编写可视化界面,对PCI芯片编程实现DSP与PC之间通信,使用VC33DSP汇编语言编程实现数据的输入输出.经编程测试,增量式汇编函数能够有效运行,为静电悬浮转子微陀螺的悬浮、旋转等检测控制实现奠定了一定的基础.     

基于载波重组的级联逆变器功率均衡策略

PD调制策略作为多载波调制策略中应用最广泛的一种,应用于级联H桥(CHB)逆变器时存在级联单元输出功率不均的问题。针对这一问题,通过分析载波周期输出、垂直互换与级联单元功率平衡角,提出了基于载波重组的级联逆变器功率均衡策略。以四单元CHB逆变器为例,可在任意功率因数下减弱半输出周期功率不均衡程度,并在两个输出周期达到功率均衡。此外对功率均衡方案进行了优化,减少了一半的载波数量并降低了调制难度。最后通过仿真与实验对理论分析及功率均衡方案的可行性进行验证。     

使用多智能体反馈神经网络实现的数字预失真器

近年来,深度学习（Deep Learning,DL）在通信场景中的应用逐渐兴起,其中就包括射频发射机的数字预失真（Digital Predistortion,DPD）处理。然而,由于射频功率放大器（Power Amplifier,PA）固有的非线性失真和记忆效应特点,如果直接应用传统DL算法去实现DPD会出现拟合效果不佳、自适应性差等现象。针对这个问题,本文提出了一种由多智能体反馈神经网络实现的数字预失真器（Multi-Agent Feedback Enabled Neural Network for Digital Predistortion,MAFENN-DPD）,该网络引入了具有高纠错能力的反馈智能体结构,其主要特点是基于Stackelberg博弈理论去加速网络训练和收敛,同时我们还应用信息瓶颈理论指导网络超参数设计以增强MAFENN-DPD对PA记忆效应变化的动态适应能力。我们进行了一系列的实验来验证MAFENN-DPD的有效性。与使用典型前馈网络实现的DPD方案相比,基于MAFENN-DPD的方案在相邻信道功率比（Adjacent Channel Power Ratio,ACPR）指标上提高了约5 dB。同时,在没有通信过程中的大量先验知识的情况下,MAFENN-DPD实现了与使用记忆多项式方法建模的DPD方案十分接近的ACPR性能。仿真结果说明MAFENN-DPD相比传统神经网络可进一步提升ACPR性能,同时相比记忆多项式方法具有更好的自适应建模能力和通用性,并且具有多智能体反馈结构特征的神经网络未来在其他的通信场景中也具有应用推广的潜力。      

碳纤维粒子尺度对红外/毫米波复合干扰性能研究

为了研究不同尺度碳纤维粒子对红外/毫米波的复合干扰性能,利用试验样板在静态测试条件下针对不同尺度碳纤维进行红外和毫米波衰减率测试,筛选出对两者分别具有最优衰减效果的碳纤维粒子尺度。在此基础上,选择远红外和8 mm波作为衰减对象,利用烟幕试验箱动态测试并分析了具有最佳尺度特征的碳纤维在不同配比条件下对红外/毫米波的复合干扰性能。实验结果表明:碳纤维粉体对红外具有更优异的衰减效果,短切碳纤维对毫米波的干扰性能更加显著,800目、1.5 mm和4 mm是碳纤维粒子衰减红外/毫米波的最佳尺度,对应配比为22%、4%和74%时各波段的复合干扰性能最优。     

(CoFe)Se2@NC超级电容器电极材料的制备及其电化学性能

金属-有机框架(MOF)衍生的过渡金属硒化物和多孔碳纳米复合材料具有巨大的储能优势,是应用于电化学储能的优良电极材料。采用共沉淀法制备CoFe类普鲁士蓝(CoFe-PBA)纳米立方,并通过静电组装在CoFe-PBA上包覆聚吡咯(PPy)得到CoFe-PBA@PPy;通过在400℃氮气中退火并硒化成功制备了氮掺杂的碳(NC)包覆(CoFe)Se₂的(CoFe)Se₂@NC纳米复合材料,并对其结构和形貌进行了表征。以(CoFe)Se₂@NC为电极制备了超级电容器,测试了其电化学性能,结果表明,在电流密度1 A/g时超级电容器的比电容达到1047.9 F/g,在电流密度5 A/g下1000次循环后具有良好的循环稳定性和96.55%的比电容保持率。由于其性能优越、无毒、成本低和易于制备,未来(CoFe)Se₂@NC纳米复合材料在超级电容器中具有非常大的应用潜力。     

黑磷烯制备与应用研究进展

黑磷烯因具有直接带隙和优异的电子迁移率等良好性能,成为一种备受关注的新型二维材料。概述了黑磷烯的制备方法,系统介绍了黑磷烯在场效应晶体管、光电元件、气体传感器及太阳能电池等领域的应用,分析了限制黑磷烯应用的主要因素。最后,展望了黑磷烯未来的发展趋势和应用前景。     

基于生物炭增强的竹纤维/玉米醇溶蛋白复合膜的拉伸性能

为改善玉米醇溶蛋白(Zein)的拉伸性能,本文以竹粉为原料制备生物炭,以球磨后的生物炭(0.536 μm)、竹纤维(2.157 μm)为增强相,以Zein为连续相,利用溶液浇注法制备复合膜材料,并对复合膜材料的基本特性与拉伸性能进行了研究。结果表明,生物炭与竹纤维加入没有改变Zein的晶面结构,提高了Zein的无序性,降低了Zein的脆性,提高了Zein的韧性。生物炭的加入降低了竹纤维/Zein复合膜的亲水性,降低了竹纤维/Zein复合膜的热稳定性,改善了竹纤维/Zein复合膜的拉伸性能。相比而言,添加0.2 g竹纤维、0.1 g生物炭的Zein复合膜材料的拉伸性能最佳,其拉伸强度、拉伸模量、断裂伸长率分别为0.24 MPa、4.17 MPa、327.27%。本文制备的复合膜材料具有较好的拉伸性能,在包装膜材料领域具有一定的应用潜力。      

面向动态模糊数据的关系数据库系统的研究

为使关系数据库系统具备处理动态模糊数据的能力,将动态模糊理论和关系数据库理论相结合,通过分析面向动态模糊数据的关系数据库系统的功能,构造了该数据库的系统结构,探讨了实现该数据库的方法,对面向动态模糊数据的关系数据库系统做了初步的研究。