人工噪音干扰了长须鲸求爱信号

生物学家发现,雄性长须鲸通过唱歌吸引配偶。但是,这种从海底传来的孤寂的求爱信号正在被船舶的发动机和潜艇侦测用的声纳等人工噪音所淹没,导致该物种陷入生存困境。 长久以来,科学家了解长须鲸会发出一长串有规律的声音。不过,他们以前并不清楚是谁发出这种声音和为何发出这种声音。     

海上无线通信系统的干扰抑制算法

随着网络通信系统传输模式的升级,双全工数据传输模式已成为当下通信数据传输标准。受到数据传输模式由半全工到双全工改变的影响,数据干扰波形态与特征随之发生改变,原始干扰波对应的时间量在双全工模式下,数据干扰系数增大,造成传统抑制算法对干扰噪声的抑制范围相对缩小,无法达到预期的抑制效果。因此,提出海上无线通信系统的干扰抑制算法。采用多区域分算整合的方式,用不同算法针对性解决一个问题中不同区域的问题。首先,对双全工模式下的数据干扰量进行建模,获得当前系统网络中的干扰量分布情况;采用双全工信道干扰估计算法,对干扰量进行范围估计,为抑制计算确定抑制范围;采用动态频谱波抑制算法,对信道干扰噪声进行抑制计算,平衡信道载波量,稳定数据传输状态。通过仿真数据对比测试,证明提出算法的可行性。     

主动声自导鱼雷极限射距主要影响因素仿真研究

在鱼雷攻击中适宜的射距是确保鱼雷命中目标的关键之一,在使用鱼雷时必须确保所采用的射距在极限射距之内,因此在射击条件已知的前提下,要确定极限射距并且熟悉影响其值大小的主要因素及各因素的影响规律。依据主动声自导鱼雷的射击模型,建立起极限射距的表达式,进而得出影响其值大小的主要因素。通过仿真对各影响因素进行定量研究,找出它们对极限射距的影响规律。此研究可为指挥员在作战使用时提供必要的参考,以期充分灵活地利用研究成果,提高主动声自导鱼雷的命中概率。     

泥泵水力性能动态特征的数值模拟分析

在使用滑移网格模拟分析新设计的HDP-263-50-130-4型泥泵时,发现叶轮处于不同位置时,同一转速和流量下,泥泵的扬程、扭矩、效率均呈周期性的波动,该波动近似于正弦函数,各量波动幅度较大,波动周期等于叶轮转过两相邻叶片的夹角所需的时间 对于该型号泵,扬程的波动要领先力矩约0.21个波动周期,效率的波动领先力矩约0.34个波动周期;当叶轮的一个叶片转过蜗壳的第Ⅰ断面,且与此断面呈16.左右夹角时,泥泵达到最高效率,约为92％;当叶轮的一个叶片转向蜗壳的第Ⅰ断面且与其夹角约为29°时,泥泵效率最低,约为77％.经分析认为,泥泵水力性能波动的主因是运动叶轮与静止蜗壳之间的动静干扰,该干扰主要体现在叶轮相对涡舌的位置的变化引起涡舌周围流态的变化.     

空气层结对港口细煤粉污染扩散的影响分析

通过分析空气层结对港口细煤粉扩散的影响,得出离源0.5 km处稳定层结、中性层结及不稳定层结3种层结条件下污染物的浓度峰值分别为1.3 mg/m',0.27 mg/m'和0.02 mgW,同时得出5.5 m/s,7 m/s两种风速条件下的污染物浓度峰值.结果表明,湍流处于不稳定层结时,浓度分布峰值相对较小;随着层结逐渐...     

某商用车制动系统优化分析及测试

制动性能的优劣直接决定着车辆的操控及驾驶安全。本文通过优化制动系统的反应时间,利用VBOX设备记录对比分析数据。结果表明,合理的储气筒容积、管径大小、后桥双继动阀的选型布置均能有效地缩短制动距离,提高车辆安全性。其研究成果为工程师指明了设计方向,利于工程实际应用。     

鹰击浅谈现代海军航空兵的突防作战

海军航空兵是现代海军编成的重要兵种,同时又是现代海军各兵种中机动能力和战斗出动强度最大的作战力量。拥有现代航空武器装备的海军航空兵具有反应快,飞行距离远,速度快,战斗行动受海区地形、水文等自然条件影响小,能够在短时间内重复使用的特点,因而是现代海军作战力量的重要组成部分之一。现代海军航空兵的突防作战是高技术条件下海上局部战争的重要作战方式。     

基于SWU算法的西北多山地区GSM-R无线传播模型研究

针对西北多山地形场景下的GSM-R关键技术展开研究,对大尺度区域铁路无线电波传播进行建模,提出一种基于滑动窗口合并算法(SWU)的衍射改进算法。首先,对覆盖区域进行栅格化处理,并利用IDW算法和数字高程数据DEM获取“点—点”链路的高程值;在此基础上,基于SWU衍射改进算法进行无线信号场强计算;最后,利用Leaflet.js、HTML5和Vue3.js等WebGIS技术,实现了铁路场景无线信号覆盖预测的可视化仿真。结果表明：SWU衍射改进算法能够对复杂电磁环境下的电波覆盖空间分布特征进行建模和场强精确预测,从而为铁路无线通信系统的规划、运维管理提供可靠、便捷的技术支撑。     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。