迫弹电子时间引信双环境保险的新方法研究

针对迫弹电子时间引信(Electronic Time Fuze for Mortars/ETFM)设计过程中双保险环境的选择问题,对环境信息及其传感器进行了优选,分析了弹炮分离感应作为一种新方法在迫弹电子时间引信中的应用。     

战略运输机航材保障体系构建

科学完善的战略运输机航材保障体系是战略运输机航材保障工作的重要遵循和指南，也是战略运输机航材保障活动实战化、正规化和制度化的重要依托与支撑。战略运输机航材保障体系的构建，是提升战略运输机后勤以及装备保障质量、保障效益及保障能力的关键和基础工程。本文运用科学思维和系统思维，遵循军民融合战略、后勤和装备保障改革和体系构建的具体思路，结合目前战略运输机在遂行飞行训练、演习演练及战略战役支援保障任务中的航材保障实际情况，分析研究了战略运输机的航材保障需求，阐述了战略运输机航材保障体系构建的基本定位，提出了战略运输机航材保障体系构建的基本设想，初步构建了一个军民融合式的战略运输机航材保障体系。     

麒麟操作系统层次式内核设计技术

麒麟操作系统是高性能、高安全的国产服务器操作系统,自主设计了层次式内核结构,由基本内核层和系统服务层组成.基本内核层负责硬件初始化,并提供基本的存储管理和任务管理,系统服务层基于FreeBSD改进,提供UFS2文件系统和BSD的网络协议.详细阐述了麒麟操作系统层次式内核的结构,然后采用标准的Benchmark对麒麟操作系统进行了基本性能测试,测试结果表明层次式内核结构的麒麟操作系统与宏内核结构的UNIX类操作系统性能相当,最后探讨了麒麟操作系统层次式内核结构的特点和下一步发展思路.     

一种适用于点和区间混合型维度数据集的多维索引

点和区间混合型维度数据集是空间数据库系统和GIS中重要的数据对象.在分析SS树的基础上,提出了一种适用于索引点和区间混合型维度数据集的索引结构--PI树.PI树利用超球划分数据集的多维空间,以提高结点存储利用率,从而降低数据插入时的I/O次数.文章给出了PI树插入、删除和查询算法的形式化描述.理论分析和实验结果表明,所提的PI树性能上总体优于R·树.     

"空天一体防御"体系下的俄罗斯反导防御

随着空天一体作战形态的出现,空天领域的对抗决定未来军事行动的进程和战争的胜败.目前反导防御在俄罗斯大力加强的"空天一体防御"体系建设中仍然处于核心地位.对"空天一体防御"体系下的俄罗斯反导防御存在的问题、发展现状和趋势进行了分析和研究,详细论述了俄军重整升级反导信息保障系统、战略导弹防御系统和战术导弹防御系统的技术方法和内容.     

复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究

针对多机动目标跟踪问题 ,系统地讨论了其主要内容和各种算法 ,包括机动目标模型的建立、多个机动目标的跟踪和维持 ,跟踪过程中各种数据关联的处理方法、跟踪的起始和终结以及跟踪性能分析与评价 ,并对以后相关的研究方向进行了探讨。     

声自导鱼雷射击模型优化研究

针对小舷角态势下声自导鱼雷射击模型存在的问题,从舰艇辐射噪声特性分析入手,考虑到鱼雷自导作用距离随舷角的变化关系,在原有声自导鱼雷射击模型的基础上提出了二次转角射击模型,仿真计算也表明：优化改进的模型能有效提高鱼雷的发现命中概率。     

坚持理论创新是中国共产党永葆生机的源泉

创新是一个政党永葆生机的源泉.一部马克思主义理论发展史,就是一部理论创新史.中国共产党是一个善于进行理论思考和理论创新的政党 .80年来,我们党坚持把马克思主义的基本理论同中国的具体实际相结合,在继承中创新,在创新中发展,与时俱进,提出了一系列时代色彩鲜明的新的理论观点.     

基于去除函数预测模型的磁流变抛光工艺优化研究

在分析磁流变抛光加工过程的基础上,建立了磁流变抛光的去除函数预测模型,该模型利用加工前后的面形误差分布和仿真计算的面形残差分布,针对不同材料间的去除函数模型效率系数进行辨识,能够实现去除函数模型的准确预测.以该模型为基础,通过在传统磁流变抛光工艺中加入去除函数效率系数实时辨识的工艺环节,可以对磁流变抛光的加工工艺进行优化.利用该优化工艺对一块口径202mm的HIP SiC进行9次循环迭代加工,采用子孔径拼接测量技术进行测量,面形误差由初始的PV 0.72μm,RMS 0.108μm提升到最终的PV0.13μm,RMS0.012μm.实验表明,去除函数预测模型能够优化磁流变抛光工艺,提高加工的确定性和增强工艺的适用性,实现光学镜面的高精度确定性磁流变抛光加工.     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。