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101.
《政工学刊》2015,(4):70
我部着眼建设"对党绝对忠诚、聚焦打仗有力、作风形象良好"的政治机关干部队伍,按照"传统与新型相融合、军事与政工相结合、课堂与战场相对接"思路,分期分批选拔预任政治机关干部集中轮训,着力提高掌握思想、抓建组织、服务中心、帮带解难、言传身教五个方面能力。近3年培训预任的政治机关干部95%以上成为各级业务骨干。一、按照"集智攻关,资源优化"思路破解集训矛盾问题。一是教材体系化。区分基本理论、基本法规、基本业  相似文献   
102.
为同时获得良好的气动和隐身性能,基于外形隐身技术与材料隐身技术相结合的原理,提出了一种以透波为主的机翼蒙皮设计方案;为平衡透波机翼升力与机翼电磁隐身性能之间的关系,采用一种基于代理模型的策略,对透波机翼外形几何特征参数进行了优化设计.研究结果表明,经过优化后,透波机翼在频域、空域范围内保持良好的雷达散射截面(RCS)减...  相似文献   
103.
以战时维修保障资源难以预测为背景,面向战时维修保障任务,建立了基于变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置模型,实现了不同精度下的多资源点、多需求点的资源优化配置。证明了战时维修保障资源所需时间的取值范围,以此推导出模型中所需时间与成本的取值范围。利用粒子群算法对该模型进行求解,得到最优目标函数值,从而验证出此模型与算法的有效性。  相似文献   
104.
姿控脉冲发动机点火算法是大气层内拦截器末段交战中的一项关键技术。以响应时间快速性和发动机消耗量最小为目标,建立了脉冲发动机点火模型,将点火控制问题转化为组合优化问题。提出了一种离散微粒群优化算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关的操作,进而使该算法适合求解脉冲发动机点火控制问题。仿真结果表明,基于离散微粒群优化的点火算法合理可行。  相似文献   
105.
为了解决多载波信号峰值平均功率比(PAPR)较高的问题,从多载波信号的初始相位出发,结合预留子载波(TR)降低PAPR的方法,提出了Newman-TR联合算法,经理论分析和仿真表明,该算法能有效降低系统的PAPR,且不会产生误码率。针对所提算法复杂度较高的问题,提出一种次优搜索来代替全局搜索,降低了计算的复杂度,提高了该算法的实际可行性。  相似文献   
106.
航材备件的精确保障必须将装备的使用情况和备件库存控制问题结合起来,才有利于保障人员进行正确的决策。从飞机的可用度着手,根据不同的费用标准,结合飞机的可用度和边际效用分析得到相应的最优库存模型;当费用较少时,综合考虑备件的重要度和飞机的实际使用情况,用两两赋值法求出备件的重要度权系数,重新计算可用度并调整各备件的存储量,对库存进一步进行优化;最后,给出了所提方法的计算步骤。实验结果表明,所提方法在备件库存优化中既能保证重点又能兼顾一般,既能发挥装备的最大军事效益又能节约国防成本。  相似文献   
107.
被装物流是现代军事物流的一个重要组成部分。目前,我军被装物流体系建设还处于初级阶段,不能满足信息化战争的要求。应从组织结构优化、保障流程优化、信息系统优化三个方面对被装物流进行优化,推进被装物流的改革进程,实现由统分结合型向一体化被装物流的转化。  相似文献   
108.
针对日益复杂的战场环境研究了深度不确定战场环境下的战术决策问题。结合鲁棒决策的特征,提出一套将情景规划与定量方法融合于鲁棒决策分析方法中的决策流程;并结合战争复杂性、不确定性的特性,将深度不确定环境下的鲁棒决策方法应用于战术决策的制定当中,从战场情景规划到基于综合集成方法的鲁棒战术决策模型,给出了具体的生成过程。  相似文献   
109.
战机编队指派是空战指挥决策的重要一环,属于多属性决策优化问题。为提高空战指挥的自动化水平,设计了一种智能化战机编队指派的战术匹配寻优算法。首先分析了战机编队空战优势的估算方法;然后提出了战机编队指派的初步匹配方法,该方法通过战术匹配得到满足编队级最小空战优势要求的,能够覆盖最多目标编队的初步指派方案;最后设计了基于自扰动蚁群算法的战机编队指派寻优算法,该算法针对未分配战机寻找能够使己方战术价值总和最大化的战机编队指派方案。对战机编队指派的初步匹配结果和自扰动蚁群算法寻优结果进行合成得到最终的战机编队指派方案。示例验证了该方法能够得到与空战指挥员经验一致的战机编队指派结果,而且具有较好的实时性。  相似文献   
110.
首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM)理论,并对HMM健康状态评估的基本程序和方法进行了研究。HMM对系统健康状态评估具有所需样本少、识别精度高及分类明显等优点,利用隐马尔可夫模型对传感器的不同位置进行评估,从定量的角度对传感器位置的优劣进行评价,提出了利用隐马尔可夫模型对传感器在不同位置上的效果进行评价的方法。最后,利用齿轮箱实验数据,分析验证了方法的实施流程和有效性。  相似文献   
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