浅析武警部队“能打胜仗”核心军事能力建设

习主席关于“能打仗、打胜仗”是强军之要的重要思想,是对党的建军治军思想的继承和发展,有着很强的指向性,为在新的历史起点上加快推进国防和军队现代化建设指明了方向。贯彻落实好“能打仗、打胜仗”重要思想,必须按照打仗的标准搞建设抓准备,确保武警部队始终能够召之即来、来之能战、战之必胜。     

堆焊再制造层表面质量的分形表征方法

应用分形几何学方法,研究了不同路径间距条件下的堆焊再制造层表面形貌,用表面分形维数对堆焊再制造层表面质量进行了表征。结果表明:堆焊再制造层表面在一定尺度范围内具有分形特性,分形维数很好地表征了材料表界面的粗糙和复杂、不规则程度,是一个能够反映出表面内禀特性的特征参数,可以用分形维数来表征堆焊再制造层的表面质量;不同路径间距条件下的堆焊再制造层表面分形维数不同,路径间距越接近理论最佳值,堆焊再制造层表面分形维数越大,表面质量也越高。该方法可为进一步研究堆焊再制造层表面质量,以及优化堆焊熔敷成形再制造工艺参数提供定量依据。     

高性能微处理器TLB的优化设计

虚拟存储是现代微处理器系统必不可少的存储模式。在虚存模式下,虚拟地址到物理地址的变换是流水线中最频繁的核心服务,容易处于决定处理器时钟周期的关键路径上。为加快虚存的访问,现代高性能微处理器实现了一种硬件地址映射结构:转换后援缓冲器(简称TLB);在分析TLB传统的地址映射机制的基础上,提出了基于虚区域和Cache块标记的预验证技术,结果表明该技术优化了TLB的设计,避免了TLB访问时延成为访存的瓶颈。     

扩展状态UKF和水下地形匹配的捷联系统误差估计方法

捷联系统进入匹配区时导航一定时间后已积累了一定的误差,采用适当的信息融合策略对误差进行估计并补偿可提高后续航行精度;通过建立水下地形匹配辅助导航系统非线性误差模型,以地形匹配和深度压力传感器测量的位置信息和深度作为量测量,基于扩展状态UKF算法设计了误差估计滤波器,仿真研究了其估计效果,并与非扩展状态UKF算法进行了对比研究.仿真结果表明:所提出的方法可行,而且基于扩展状态UKF的误差估计方法相比非扩展状态UKF方法具有更好的估计精度,研究结论为匹配区内估计捷联系统导航误差提供了参考.     

基于TOPSIS的战区高层反导威胁评估

在分析战区高层反导威胁评估特点的基础上,建立了以来袭TBM发射点、预测落点、射程等为核心的战区高层反导威胁评估模型指标体系并进行了相应的量化,然后利用基于熵值权重确定的TOPSIS理论对模型进行求解。通过实例证明所提出的战区高层反导威胁评估模型和算法的有效性,对研究美军的战区高层反导武器系统具有一定的借鉴意义。     

榜样示范法在高校大学生中的运用现状研究

人类行为习惯的习得多源于模仿他人,学习和模仿是人类的天性。榜样示范法就是建立在人类的天性之上的。大学生处在确立"三观"的关键时期,榜样作用对大学生尤为重要。本文将对榜样示范法的运用现状进行调查研究,试图在此基础上,探析榜样示范法在高校大学生中的运用对策。     

基于层次熵模型的弹道导弹威胁评估

针对传统威胁评估方法以定性评估为主、结果可信度较低的不足,引入定量评估和决策模型,将层次分析法与决策中的熵技术结合,建立层次熵决策模型,由层次分析法确定各指标权重,用熵技术对所得权重进行修正,得到威胁排序结果.结果表明,此方法提高了威胁排序的可信度,对反导作战有一定的指导意义.     

高速射弹超空泡的形态特性

为了掌握高速射弹超空泡的形态特性,利用某口径火炮进行了射击试验,射弹最大初速达900m/s。获得了射弹超空泡形态的高速影像;分析了射弹超空泡形态演变过程及超空泡形态参量(长度、直径、长细比等)随空化数变化的规律。研究结果表明:空泡直径变化分为快速扩张阶段、缓变阶段和快速收缩阶段,三个阶段耗时比约为7∶12∶6;空泡的扩张过程与收缩过程耗时比约为2∶1;空泡无量纲长度、无量纲直径和长细比均随着空化数的增大而减小。     

基于遗传算法的无人机航迹规划代价函数

针对当前使用的无人机航迹规划代价函数的不足之处,提出一种利用遗传算法对无人机航迹规划代价函数进行优化的方法。对基本遗传算法进行了局部改进,设计了航迹极坐标编码方式及航迹适应度函数,在采用基本遗传操作算子的基础上采取精英保存策略,提高了算法的效率;采用代价归一化并进行优化的思想,得到优化之后的代价函数权重值。优化结果表明,该方法可以获得代价更低的航迹。     

基于数据压缩的LSP参数高效量化算法

文中为解决超长帧编码系统中联合帧数过多导致LSP参数量化性能下降这个问题,将多项式拟合引入超长帧编码系统中,利用多项式拟合压缩LSP参数矩阵,以降低量化时实际联合的帧数。再用分裂矩阵量化器进行量化。仿真结果表明,在120 bps的参数量化速率下,此算法的量化性能优于矩阵量化算法(MQ),平均谱失真比MQ算法降低了0.0719 dB,平均分段信噪比提高了0.1971 dB。