摘要：以灰色理论与马尔科夫所组成的组合模型为基础,对管道腐蚀速率的预测进行了研究。在对灰色预测模型进行改进的基础上,得到优化的灰色无偏模型,并利用新的灰色模型对腐蚀速率的趋势项进行了预测;采用马尔科夫模型对预测数据的残差进行预测。为了提高预测的精度,在预测过程中采用了滚动运算方法。结果表明,对灰色模型进行的改进设计是有效的,由改进的灰色理论模型与马尔科夫所组成的组合模型的预测精度较高,同时滚动运算方法也进一步提高了预测的精度。

摘要：在映射法生成有限元网格的过程中引入具有严格数学模型的网格模板能够实现指定区域内网格的疏密过渡同时保证网格的质量。网格模板的设计需要保持健壮和保证生成的网格过渡均匀,针对现有模板在应用的过程中出现的网格节点局部集中和退化失效问题,提出一种新的模板设计方法。该方法利用疏密均匀、网格形式固定的基本模块构建三角形模板,根据三角形各边的剖分数分布推导出模块的组合形式和相应参数值以实现三角形域三个对边方向上网格的疏密过渡;组合基本模块与三角形模板构建四边形模板,将四边形网格的疏密过渡严格限定在三角形模板范围内以避免四边形模板生成的网格节点局部集中。通过多个几何区域的网格生成实例表明所设计的网格模板的正确性和有效性。

摘要：随着红外迷彩伪装涂料的出现,利用其对目标红外热图像进行分割,破坏目标图像特征的特点,为目标红外对抗提供了一种新的有效手段。首先,以传热模型为基础,模拟出目标的表面温度,并通过实测得出背景的表面瞬态温度。然后,利用随机生成的方法,生成背景的红外纹理图像。最后,以目标与背景的辐射对比度为基础,对红外迷彩涂料的设计参数进行了优化,分析了红外迷彩涂料的设计参数和图案设计对目标伪装效果的影响,达到了较好的红外伪装效果。

摘要：根据数值传热学的方法模拟了目标表面温度分布,分析了隐身涂料的性能参数(短波吸收率αs、长波吸收率lα与表面发射率tε)对目标表面温度的影响;模拟了这些性能参数对红外探测系统作用距离的影响。分析结果表明:上述3种性能参数均会对目标表面温度产生影响。sα、lα与表面温度成正比,tε与表面温度成反比,影响幅度可达10℃左右;探测系统作用距离与背景温度、气象条件、探测器性能等多种因素相关,根据实际情况调整涂料性能参数可使作用距离最小。这些结果基本满足红外隐身涂料设计、选型与使用方面的实际需求。

摘要：针对传统的遗传规划方法收敛效率低、模型精度不高等缺点,将进化策略应用于模型参数的全局最优搜索,在遗传规划建模的基础上使用进化策略修正模型参数,以实现对模型结构和参数的同时优化,通过2种演化算法的结合提高建模精度,同时采用最优保持策略加速优化过程,改善算法的收敛效率.将该方法应用于某型船用汽轮机组的仿真建模中,通过和传统演化建模的对比,证明采用混合演化策略的建模方法具有更快的求解速度和更好的全局搜索能力.

摘要：针对目前红外隐身涂料不能最大限度满足目标动态隐身需求以及没有合适的方法评估涂料隐身性能的问题,提出了一种隐身涂料性能优化与评估的方法。首先,以传热模型为基础,模拟计算了目标与背景的表面温度;然后,根据目标与背景的辐射对比度,对单一隐身涂料的发射率、短波和长波吸收率进行了优化设计;最后,定义了迷彩涂料隐身效能的评价参数,分析了多种红外迷彩涂料的隐身效能。研究结果表明:隐身涂料的性能参数经优化后有效提高了目标的隐身效率,从29.2%提高到79.2%;同时,隐身性能评价参数可以用来评估迷彩涂料的隐身效能。

摘要：随着网络的日益普及,基于网络的系统的应用越来越广泛。MATLAB是系统辅助设计、分析和仿真的有效工具,但是由于它不支持网络通信功能,使其在网络化应用方面受到限制。本文提出了一种利用S函数实现MATLAB的Simulink 进行网络数据传输的方法,通过一个基于网络的系统实例证明该方法是可行的。

摘要：基于钢丝绳隔振器的非线性迟滞特性和理论模型,结合工程实际,建立了锤击法测评小型钢丝绳隔振器冲击特性的试验模型.并根据模型进行了钢丝绳隔振器在空载和有预载条件下的冲击特性分析,为进一步开展舰艇抗冲设计提供了一定的依据.

摘要：用一维流计算原理分析了多腔混合轴承的动态特性 ;计算了典型的毛细管节流四腔轴承在各种设计参数下的线性化刚度系数和阻尼系数 ,得到了轴承相应的刚度和稳定性速度阈值 ;比较了简化计算方法得到的数据与传统的雷诺方程数值解法得到的数据 ,且讨论了前者的误差影响。在常用工况条件下 ,其计算结果满足工程需要。

摘要：设计了一种基于仿真支撑平台软件的船舶动力装置模拟训练系统的研制方案,论述了利用MINIS仿真支撑系统、Intouch组态软件、X3D技术、现代CAD技术和网络技术开发其全工况模拟训练系统的方法,并结合应用实例介绍了系统的软件组成及其特点。实践证明,该方案在保证仿真精度的同时降低了系统的开发成本,缩短了研制周期,是研制船舶动力装置训练模拟系统的理想选择。