陆军工程大学学报

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安彦召, 陈沛晨, 沈世成, 裴毅强, 张岩, 褚全红

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 1-14. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260626001

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为提升微型涡喷发动机与微型涡轮发电机的燃烧性能、油电转化效率与工程应用潜力，明确关键技术发展路径，系统综述了相关研究进展。通过剖析两类动力装置的整体构型、部件组成与工作原理，介绍其基本技术特征，并结合国内外产品案例梳理了技术发展与应用现状。高效燃烧组织为两类装置性能优化的核心共性技术，按照直流、回流与折流3种燃烧室构型分述技术研究进展。在此基础上，从动力涡轮、回热器和控制器方面进一步解析微型涡轮发电机实现高效油电转化的关键技术。结果表明，供油设计、火焰筒气动布局与点火过程优化等技术是改善燃烧组织、提高燃烧效率的重要途径。动力涡轮高效气动优化、回热器紧凑高效换热以及智能控制会进一步影响油电转化效率。总而言之，燃烧系统性能升级与油电转化效率提高是未来发展的核心需求，相关研究将进一步推动我国微型涡喷-涡电动力系统的技术升级与应用拓展。

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直齿轮温度场仿真与试验研究

刘沛宇，盛选禹

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 15-23. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260415001

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航空动力、装甲车辆等军事装备中的齿轮传动系统长期工作于高速、重载及高功率密度等严苛工况，啮合区摩擦生热易引起局部温升并诱发胶合失效，准确预测齿轮本体温度场对保障传动系统热安全性与服役可靠性具有重要意义。针对齿轮温度预测过程中摩擦生热、换热边界及模型参数确定问题，结合齿轮本体温度试验开展模型参数确定与结果验证，提出了一种融合混合润滑、生热分析、喷油换热及有限元传热的齿轮温度预测方法。采用混合润滑理论计算齿面摩擦热流，结合旋转对流换热、喷油强化换热及甩油冷却构建换热边界，并利用有限元方法求解齿轮稳态温度场；通过不同喷油量试验确定换热模型中的关键经验参数。采用DU齿轮接触疲劳试验机开展两组直齿轮副不同转速、扭矩及喷油量工况下的本体温度试验。结果表明，齿轮高温区域主要集中于啮合接触区，并沿齿体向轮体传导；齿轮本体温度随转速、扭矩增大及喷油量减少而升高。各阶梯工况下仿真温度与试验温度的均方根误差均不超过3.81 ℃，归一化均方根误差均不超过4.99%，验证了所提方法能准确预测不同工况下直齿轮本体温度的变化规律。

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声光融合探测低慢小无人机研究现状与发展趋势

沈新民，郭青军，殷勤，房中行，彭文强，涂群章

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 24-35. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20260317001

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低慢小无人机探测技术的研究是新形势下军事防御的重要任务，现有的单一探测模式往往存在局限，而声光融合探测利用声学的全向感知与光学的精细识别能力，正成为多模态融合探测的主流方向。围绕声光融合，梳理低慢小无人机探测研究现状和发展方向。从麦克风阵列声源定位、光纤分布式声学传感器、典型系统应用对声学探测进行了分析，阐述了光学探测中的可见光探测、红外探测、可见光与红外融合探测和典型工程应用，重点分析了声光融合探测的融合策略、多模态融合、边缘部署和系统应用，展望了声光融合探测可能的发展方向。未来研究将利用AI技术推动探测技术向自适应标定、跨模态注意力融合、标准化数据集、鲁棒性增强和多模态深度融合方向发展，为构建无人机低空防御体系提供理论支撑。

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高强度防护板结构设计与面外承载性能仿真分析

沈承，王恩帅，杨小翠，李鹏，彭文强

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 36-43. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251230005

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为解决军用防护板“轻量化-高承载-强稳定”协同优化难题，针对传统结构承载冗余不足、抗失稳能力弱等问题，提出了波纹板夹层结构、三柱支撑点阵结构、四柱支撑点阵结构和框架式四柱支撑点阵结构4种防护板的设计方案。选用钛合金材料和Johnson-Cook本构模型，利用ABAQUS仿真软件对4种防护板结构的承载性能进行了系统仿真。结果表明，当防护板结构关键参数处于同量级尺寸时，四柱支撑点阵结构防护板的综合承载性能最优；三柱支撑点阵结构防护板兼具轻量化与良好承载的特性；波纹板夹层结构防护板具有强初始承载、多阶段抗载能力与高比吸能效率等优势，展现了优异的承载性能；框架式四柱支撑点阵结构防护板依托复合结构设计，构建了多层级冗余体系，稳定性最佳。此外，通过仿真分析明确了各类结构的军用场景适配范围，可为防护板的结构设计与选型提供数据和理论支撑。

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斜轴单转子单晶硅快速抛光方法

张熙奎, 熊玉朋, 陈驰昊, 王瑜, 黄铖, 戴一帆

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 44-51. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251107004

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针对单晶硅精密抛光阶段存在的损伤层去除效率低、易引入二次损伤和过度抛光等问题，设计了一种高效率、低损伤、高确定性的快速抛光方法。基于Preston方程提出通过高精度力控限制抛光压力以抑制裂纹扩展，同时大幅提高工具线速度以实现高效材料去除的工艺策略；设计具有特定倾角的柔性抛光头，将去除函数由“平顶型”优化为“类高斯型”，以提升面形收敛稳定性；采用磁流变斑点法对W7金刚石研磨后的单晶硅表面进行损伤层检测，精确测定其亚表面损伤层深度；基于该测量结果设定去除量目标，进行快速抛光工艺验证。实验结果表明，磁流变斑点法测得的损伤层深度为5.8 μm；在累计去除6 μm材料后，工件表面粗糙度由初始的472 nm降至0.647 nm，且亚表面损伤特征完全消失，面形精度得到良好保持。验证了所提方法的抛光效果，有效避免了过度抛光，为单晶硅元件的超精密制造提供了可靠的解决方案

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多晶硅热辅助切削分子动力学模拟研究

陈进, 朱志伟, 黄鹏

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 52-59. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251009001

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多晶硅作为关键半导体材料虽然在军事高端电子设备中应用广泛，但其高脆性和复杂晶界结构易在加工时引发微观损伤。基于分子动力学（molecular dynamics，MD）构建热辅助切削模型，系统分析了不同温度（300、500和700 K）与平均晶粒尺寸（9.54、7.57和6.61 nm）对材料去除行为及微观损伤演化的影响，并考察刀具参数对切削力与亚表面损伤的作用。通过对原子结构与切削过程的动态分析，研究了切削力、塑性变形、相变及应力分布等特征。结果表明，晶粒尺寸减小可增强晶界滑移并减弱切削力，温度升高则通过材料软化与剪切带激活进一步减小切削载荷；高温条件下晶界非晶化与位错活动明显增强，导致亚表面损伤加剧，需在切削力减弱与损伤控制之间取得平衡；刀具前角与后角的增大促进了裂纹的产生，对局部应力与损伤形态有重要影响；应力分布影响工件性能，而工件的von Mises应力与静水应力分布明显受到温度与晶粒尺寸的耦合影响。从原子尺度揭示了多晶硅热辅助切削的关键机制，为切削加工参数优化提供了理论依据。

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多尺度注意力增强的复杂工况轴承故障识别

张平川，王宇，樊思彤，马泽泽，贾朋

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 60-67. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251027002

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针对军事装备轴承现有故障识别方法在多转速、变载荷及强噪声等复杂工况下易出现识别精度低、鲁棒性差的问题，提出了一种融合多尺度卷积结构与增强型注意力机制的轴承故障识别方法。通过多尺度卷积分支提取振动信号在不同时间尺度与频率段的特征，利用通道-时序联合注意力模块强化关键故障特征的响应，实现对微弱特征的有效识别。为贴近军事装备真实运行环境，构建了包含多转速、变载荷与噪声扰动的混合工况数据集，引入工况模拟、噪声注入与时序变形等机制扩展数据分布，从而提升模型在复杂环境下的适应性与泛化能力。实验结果表明，所提方法在混合工况轴承数据集上的整体分类准确率达到97.7%，各类别F1分数均保持在0.97以上，误判率为2.3%，优于多种对比模型。

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用于滚动轴承特征提取的无超参分数阶注意力熵

郝康祺, 宫建成, 杨小强, 韩涛

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 68-75. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20250920001

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随着熵方法的发展，越来越多的超参数被引入，虽提高了熵的表征能力，但也增加了算法的复杂度。为提高旋转机械故障诊断的效率与自动化水平，提出了一种分数阶注意力熵(fractional order attention entropy,FAE)算法。该算法具有计算速度快，无超参数设置的特点，使其在故障诊断领域具有较好的适用性，同时分数阶的改进增强了注意力熵的表征能力。利用混沌系统验证该方法的有效性并选择分数阶数。自采数据集的实验以及混沌系统有效性验证表明，在数据样本长度为2 048时，分数阶注意力熵具有较高的准确率。

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面向高原高寒地区的无人车物资保障方案

吴剑锋, 王波, 范鹏贤, 李万欣

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 76-83. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251014002

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针对高原高寒地区传统人力运输物资保障不足的问题，提出了一种基于路径综合评价指标的运输路网方法，通过分析地形位置等因素确定中转仓库的位置，基于多目标转单目标的思路建立路径评价函数，利用粒子群优化算法优化权重分配衡量路网的优劣。为缓解无人车在高原高寒地区充电不便、低温适应性差的问题，划分保障路段确定车辆数。实例仿真表明，日常保障时平稳性权重0.5，时效性权重0.3，安全性权重0.2，任务区域分为4段，在符合无人车的技战术指标规则下确定车辆数为4；战时保障时效性权重0.5，平稳性权重0.3，安全性权重0.2，维持日常保障的无人车辆数，更新后的路网行驶时长更短，体现了所提物资保障方案的适应性、可行性和有效性。

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GFRP拉挤型材层间剪切性能及其数值表征方法

童泽成，朱锐杰，李峰

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 84-91. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251218001

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利用复合材料齿层间抗剪传递荷载，可实现复合材料型材节点的高效承载。为研究玻璃纤维增强聚合物（glass fibre-reinforced polymer，GFRP）拉挤型材层间剪切性能，利用压力可控的新型夹具，在改进的对称双切口剪切试件上施加不同大小正应力并分别加载，获得试件荷载-位移曲线和破坏模式，总结出GFRP拉挤型材层间剪切强度随正应力变化的影响规律。基于零厚度Cohesive单元建立层间剪切行为表征模型，根据双切口试件试验结果，系统探讨了界面强度、刚度、断裂能等单元参数的取值方法，实现对应GFRP型材齿层间剪切行为的全过程有效描述。将所提层间剪切性能的数值表征方法用于实际FRP型材齿承载能力预测，准确性较高。所提方法可为复合材料预紧力齿连接层间剪切性能评估提供有效手段，并用于相关复合材料齿连接节点的设计。

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双体船艉部港池中不同构型消波装置消波性能分析

董思琪，邵飞，李建东，徐倩，辛志康

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 92-100. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251031001

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针对双体船艉部港池内波浪易引起船舶间剧烈相对运动、造成作业困难的问题，设计了倾斜多孔板，以及分别与弧形板、“倒V形”竖直平板、竖直多孔板组合的消波装置。利用STAR-CCM+软件构建了短波（波长/船长小于等于1）与不同消波装置相互作用的数值模型，分析了带有不同构型消波装置的双体船运动响应特性，以及不同构型消波装置的消波效果及消波机理。结果表明，较无消波装置的对比方案，4种构型的消波装置对双体船的垂荡和纵摇运动不存在影响，且在0.30~0.60短波作用下消波效果良好；倾斜多孔板与竖直多孔板的组合装置消波性能最优；倾斜多孔板结构能破碎波浪并产生涡旋，从而降低波浪能量。所提消波装置为提高过驳作业效率提供了理论依据和技术支撑

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低能耗多跳无人机中继网络拓扑控制方法

刘亚群, 王涛, 姚寒瑜, 黄荣凯, 马兆星

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 101-108. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20251020004

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低能耗多跳无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）中继网络拓扑控制可分为拓扑构建和拓扑调整问题。前者是在满足UAV通信容量、通信距离等约束条件下，优化UAV路由、传输功率和位置，以最小化所有UAV传输功率之和。后者是在任务UAV位置发生变化时，通过动态调整UAV传输功率和位置，最小化所有UAV能量消耗之和。针对拓扑构建问题，提出了一种基于最优响应的UAV中继网络拓扑构建算法，以迭代的方式优化UAV路由，并在每次迭代中利用凸优化方法优化UAV的传输功率和位置。针对拓扑调整问题，提出了一种分布式UAV中继网络拓扑调整算法，基于凸优化方法分布式地调整UAV传输功率和位置。所提两种算法分别适配静态拓扑构建与动态拓扑调整需求。仿真结果表明，相较对比方法，所提拓扑构建方法能进一步降低UAV传输功率之和，拓扑调整方法能在较短的计算时间内实现与拓扑构建方法相近的UAV总能量消耗。

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资源受限场景下两阶段知识迁移火灾识别方法

闫正军, 刘中锋, 王黎明, 刘海林, 何康佳, 殷木一

陆军工程大学学报. 2026, 5(4): 109-118. https://doi.org/10.12018/j.issn.2097-0730.20250924001

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基于视觉的火灾识别系统虽在深度学习的推动下取得了明显进展，但现有深度学习模型在监督训练过程中依赖大量标注数据，且在训练与推理阶段对硬件性能要求较高。针对上述问题，提出了一种高效的基于迁移学习的火灾识别方法——TLFire。该方法通过集成迁移学习与轻量化混合模型，有效解决了标注数据匮乏及计算资源受限场景下的模型训练与部署难题。在FD测试集上的结果显示，TLFire以1.20M的可训练参数和0.39 GFLOPs的计算开销，达到了98.20%的识别准确率。较目前最优的有监督CNN方法，TLFire在准确率仅降低0.47%的情况下，模型大小压缩了80.71%，推理时间加速了1.75倍，且训练过程无需依赖目标场景的样本标签。实验结果表明，TLFire在资源受限的火灾识别任务中建立了新的性能基准，为深度学习方法在实际火灾识别场景中的部署提供了可行的解决方案。

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2026年, 第5卷, 第4期　刊出日期：2026-08-24

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