装备使用阶段后续备件采购模型Π:可修复件

针对装备使用阶段可修复件的采购优化问题,引入近似拉普拉斯需求概率分布代替正态分布,建立了采购间隔期内的备件短缺函数。根据供应链系统库存控制论,建立了可修备件的采购模型。通过对可修件周转渠道的分析,对采购短缺指标进行了修订,并给出了最优采购点和采购量的计算方法。对两种需求分布下的算例结果进行了对比和分析,结果表明:该模型得到的结果鲁棒性强、偏差小,优化过程简单,为故障率高、消耗量低的可修件采购方案的确定提供了一种新的思路。     

基于领域本体的舰船装备维修保障知识表示研究

针对舰船装备维修保障领域维修保障知识缺乏有效统一管理、共享和重用程度低等问题,将领域本体理论引入维修保障知识管理中,提出了基于全寿命周期的舰船装备维修保障知识本体建模方法。分析舰船装备维修保障领域知识的来源、分类和构成,构建了装备维修保障领域的顶层本体及其概念关系。重点介绍了维修保障知识中故障案例知识的本体建模表示,并提出了基于预检索的全局故障案例知识检索算法,建立了原型系统并应用验证。结果表明:该方法能够解决目前维修保障知识管理中存在的问题,提高了知识检索效率。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器(Sensor)、控制器(Controller)、执行器(Actuator)、支持器(Supporter)的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型(SEM)对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

真诚守望幸福生活

讲述"郑大哥,你们家的条件符合‘少生快富’政策奖励规定,我现在着手把你们家的材料报给团计生办,可以给你们奖励3000元呢!"2月9日,二师三〇团计生员邢青卫一大早就来到土家族职工郑国兴家里,一边帮他准备申请材料,一边和他寒暄,开始了一天忙碌的工作。邢青卫从2008年开始负责八连的人口计生工作,为了做好这份工作,他常常挨家挨户上门向职工群众宣传人口计划生育法律法规、优生优育知识和"少生快富"等优惠政策。     

感谢遇到你

雪中送炭,让我不再害怕寒风的刺骨;汗中送扇,让我不再忌惮骄阳的火辣;暗室亮灯,让我不再担心黑漆的恐惧。《政工学刊》,感谢你的出现,点亮了我的心灯,打开了我的心窗,让我看到了希望,明确了方向。感谢你的出现,让我步伐铿锵,努力前行。感谢遇到你,带我走进了真正的政治工作之门。以前,我总以为政治工作就是吹拉弹唱,有才艺就可以做好政治工作,带着这份"自信",我来到了大连舰院政治系。开学伊始,一本《政工学刊》来到班里,这是我第一     

面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法

无人机在结构样式和材料构成方面具有的灵活性使得其相比有人机具有更大的隐身性能优化空间,在室内或者室外开展近场成像变得迫切。结合飞行器转台成像几何模型建立了近场转台成像通用信号模型,提出了一种面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法,在子孔径成像设置约束下,近似将斜距平面频谱按照水平面频谱处理;分析了该算法适用的条件,并围绕典型近场成像几何和飞行器尺寸生成仿真数据,在0.6～35 GHz范围内选择典型波段完成近场成像,良好的成像结果证实了理论分析与所提算法的正确性。     

一种组件化的无人机机动模型设计与实现

在联合作战背景下,无人机已然是不可或缺的作战力量,因此,在基于联合作战的仿真系统中,研究并建立无人机模型是当前的工作重点。针对无人机空中机动行为的建模需求,采用组件化建模的方法,设计并构建了固定翼的无人机机动模型,初步实现了无人机的空中机动行为,最后通过仿真推演,验证了模型的可用性与合理性。     

基于超效率DEA-Malmquist的装备维修经费配置效率评价与改进

分析评价和改进提高装备维修经费配置效率对于评价装备维修保障计划落实情况、发现问题、找准成因、及时纠偏具有重要的军事和经济意义。通过分析当前装备维修经费配置效率评价方法的不足,针对经费投入特点,运用超效率数据包络分析理论,构建了配置效率分析的静态评价和改进模型;并通过Malmquist模型结合面板数据对配置效率的变化情况进行动态研究分析。案例分析结果表明,该方法可以相对客观地评价不同单位装备维修经费的配置效率,通过横向和纵向比较,综合分析效率不高的原因,并提出相应改进建议,具有一定的理论意义和推广应用前景。     

联合战役兵棋AI体系框架设计及关键技术分析

深度强化学习在游戏智能决策领域取得了令人瞩目的突破。多智能体深度强化学习、分层深度强化学习等领域的研究工作正将深度强化学习研究引向深入。由于联合战役兵棋博弈复杂的问题构成难以仅依靠深度强化学习方法解决,因而需要将人的知识经验有机融入强化学习过程中。对深度强化学习算法进行综合分析,并系统总结梳理联合战役兵棋AI的军事运用需求,在此基础上设计联合战役兵棋AI的体系框架并就框架中的相关技术进行探讨。     

基于有误先验融合的无源多目标定位算法

利用无源定位技术,可对无法发射无线信号的目标进行定位。在许多实际的定位场景中可通过粗定位或目标历史位置信息获取目标位置的先验知识。利用目标位置先验知识可促进定位精度的提升,但实际中获取的先验知识通常是不完整的或包含错误信息。为有效利用此类部分有误的先验知识,提出了基于有误先验融合的无源多目标定位算法。仿真实验结果表明,该算法能利用部分有误先验知识中的有用信息提升定位性能。