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1.
近年来,船舶的隐身特性引起了研究人员的广泛关注,尤其对于军事应用的舰船。大量的试验表明,船舶的噪声很大一部分来源于舰船的轴系振动,而轴系作为舰船动力系统的关键部件,其设计和优化本身也具有非常重要的意义。本文研究的重点是舰船轴系的振动与水声特性,运用了有限元分析技术,同时也对舰船的轴系振动进行了数学建模。本文的研究有助于改进舰船轴系的噪声特性,提高舰船的隐身性能。 相似文献
2.
21世纪舰载激光有源干扰技术探析 总被引:1,自引:1,他引:0
光电对抗技术是随着光电技术在军事领域中的广泛应用而发展起来的一门崭新学科,光电对抗包括光电侦察,光电干扰及光电防护三个方面,而强激光干扰技术作为光电对抗的一种重要手段,在高技术现代战争中倍受各国海军界的重视,本文将对舰载激光有源欺骗式干扰,激光有源抑制式干扰,激光致眩致盲式干扰和激光摧毁式干扰进行综合性探讨与分析。 相似文献
3.
通过信息论的度量方法,结合海上舰艇编队的实际装备,建立了信息战效能评估的量化模型,分析了敌我双方信息对抗对信息战效能的影响.该模型可用于海军信息战仿真和评估. 相似文献
4.
本文对综合试验船基本型和改进型的船型及阻力性能进行了分析比较,并通过分析比较模型试验结果获得了多种水井局部处理方式对阻力性能的影响。 相似文献
5.
现今在舰船设计中一个令人感兴趣的主要领域是舰船消声,特别对潜艇而言尤其如此。为了设计和建造安静性舰船,我们可利用和开发所有的技术以降低其振动噪声。现在与船舶消声有关的方法仍依赖于实验,且这种方法还会持续许多年。文中描述了预测和识别潜艇外壳结构振动响应和声响应的理论和实验方法,并给出了两个例子:一是潜艇艉部结构,二是与预测水动力自噪声有关的艏部结构。利用浸没水中的壳体部分缩比模型研究此类问题。 相似文献
6.
基于端到端数据系统的自动驾驶系统对驾驶图像存在巨大需求。为解决一般生成式对抗网络模型在扩充驾驶图像数据集时不稳定及生成图像特征缺乏多样性的问题,研究1种改进网络模型LS-InfoGAN。结合最小二乘对抗损失防止模型梯度消失,并缓解生成器优化矛盾,提升模型训练稳定性。通过最大化生成图像与真实图像间的互信息提升生成器特征学习能力,改善生成图像特征多样性。利用转置卷积层还原图像特征,提升生成图像特征清晰度。以自主构建的模拟驾驶场景中获取的带标签驾驶图像集对模型有效性及其数据集扩充应用效果进行验证。实验分析表明:相比改进前模型,LS-InfoGAN模型的图像生成过程稳定性平均提升35%;使用此模型扩充的数据集进行端到端自动驾驶系统中决策网络的训练能在不采集新图像的情况下将系统决策性能提升1%~2%;建议使用此模型扩充图像数据集时将生成图像数量设置为原始训练集图像数量的1~2倍。 相似文献
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