基于认知实验的虚拟维修训练效果评估研究

为了客观、准确地评估虚拟维修训练系统的训练效果,从实验的角度出发,提出了基于认知实验的虚拟维修训练效果评估方法。首先,分析了虚拟维修训练的评估现状;其次,重点阐述了该方法的实施步骤,并通过对比维修人员基于传统训练手段和虚拟维修训练手段的考试成绩,评估训练系统的训练效果,为系统的改进、优化以及下一步的推广使用提供了重要的理论依据;最后,通过实例分析,验证了该方法的可行性和科学性.     

考虑战损件回收再造的战场军需备件供应优化研究

在考虑军需备件需求和战损件修复不确定性的条件下,研究了战场上军需备件供应优化问题,建立了优化问题的数学模型,证明了模型的凸函数特性,给出了模型的最优解析解计算方法.     

装备保障综合演练风险分析

采用工作结构分解(Work Breakdown Structure,WBS)和风险结构分解法(Risk Breakdown Structure,RBS)对装备保障综合演练全过程的风险及其风险因素进行了系统分析,得出了装备保障综合演练过程中存在的7类风险、24种风险因素;运用网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)对各种风险及其风险因素进行了评估,得出了其对装备保障综合演练风险影响的权重及排序。研究结果可为装备保障综合演练顺利开展,确保人员、装备安全提供参考。     

南宋四川山地滨江防卫型城池营建研究——以重庆多功城为例

南宋抗蒙斗争时期,四川军民凭借严密的山地滨江网状防御体系成功地抵御了蒙军长达数十年的进攻。为分析、总结这一体系中山地滨江防卫型城池的营建特征,以其中一个重要城池——重庆多功城为代表,从历史沿革、选址、地形地貌、平面布局、周边道路、环境和主要建筑特征等方面进行分析,并结合相关史书资料和其他城池研究成果,总结出南宋四川山地滨江防卫型城池的营建特征:选址依山临水,择险而立;防御设施完善坚固;后勤保障得力。     

高原地区车辆轮毂轴承润滑脂试验研究

针对高原地区汽车轮毂轴承润滑脂在使用中的流失失效问题,分析了流失失效的主要原因,制定了高原地区车辆轮毂轴承润滑脂的技术指标,研制了新型重载车辆轮毂轴承润滑脂,并通过高原实际行车试验对研制脂性能进行了验证.结果表明该新型重载车辆轮毂轴承润滑脂具有优良的高温抗流失性,完全满足高原地区重载车辆轮毂轴承的使用要求.     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

舰载预警直升机线式搜索模型

针对舰载预警直升机在遂行编队预警任务时的战术需求,建立了基于一定接触概率、基于给定累积发现概率和基于给定建航概率的舰载预警直升机线式搜索模型,通过仿真计算,得出了不同威胁情况下最大搜索地段长度和最大巡逻线长度的变化规律,给出了在不同威胁情况下应采用的巡逻搜索方式,为舰载预警直升机有效预警角研究奠定了基础,为最终确定舰载预警直升机的阵位配置提供了基本依据。     

数字化作战对炮兵装备的影响

通过对数字化战场和数字化部队的描述,分析了数字化作战对炮兵作战指挥、作战方式、部队编成、生存能力及后勤保障的影响,探讨了IC4ISR系统协调下炮兵营(连)的作战过程(监视与侦察、决策与指挥、机动与打击、评估与反馈、重组与恢复),进一步阐明了IC4ISR(一体化的指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察)系统在炮兵数字化中的核心作用,结合信息传递数字化、指挥体系扁平化、火力控制自动化、情报侦察网络化、发射平台机动化、装备建设配套化,提出了数字化作战对炮兵武器系统的具体要求。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。