装备交互式维修支持系统在基层级维修中的应用研究

阐述了装备交互式维修支持系统的原理和创作过程，以及在基层级维修工作中的应用，研究成果可近一步提高基层级装备维修保障能力。     

对特殊类型Feistel密码的Square攻击

对轮函数为SP结构的两类特殊类型Feistel密码抗Square攻击的能力进行了研究。通过改变轮函数中P置换的位置从而给出了此类Feistel密码的等价结构,以SNAKE(2)和CLEFIA为例,给出了基于等价结构Square攻击的具体过程,将6轮SNAKE(2)的Square攻击的时间复杂度由224降为213.4;将6轮CLEFIA的Square攻击的时间复杂度由234.4降为212.4。结果表明,在设计轮函数为SP结构的Feistel密码时,必须充分考虑等价结构对算法抗Square攻击的影响。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

Empirical Biases and Some Remedies in Estimating the Effects of Selective Reenlistment Bonuses on Reenlistment Rates

Researchers have, for decades, been attempting to estimate the effects of Selective Reenlistment Bonuses (SRBs) on the probability of reenlistment for the military services. SRBs are targeted to specific military occupations for which reenlistment rates are lower (or expected to be lower) than what is needed. This article first identifies four primary sources of biases affecting these models: reverse causality from supply shifts (a negative bias), the endogeneity of the decision point causing coded SRBs to be higher for reenlisters than leavers (a positive bias), measurement error (a likely negative bias), and excess supply preventing the full effect of an SRB change to materialize (a positive or negative bias). The report proceeds to develop a model that attempts to address the first two biases. With U.S. Navy data from FY2001-FY2008, I examine the extent to which these two biases are affecting the estimated SRB effects. Despite these corrections, the difficulty of addressing the other biases calls into doubt studies that examine the effects of retention bonuses or even the effects of the structure of military pay in general.     

基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

La掺杂纳米TiO2光催化降解TNT的动力学

以掺杂La的纳米TiO2作光催化剂，研究了光催化降解TNT的动力学规律，考察了TNT初始质量浓度、催化剂用量、初始pH、通氧速率及光照强度等因素对TNT光催化降解的影响。试验结果表明：在不同初始质量浓度、初始pH、通氧速率、光照强度及催化剂用量为0．3～2．0g／L的条件下，TNT光催化降解反应遵循拟一级动力学规律，且可用Langmuir-Hinshelwood动力学模型描述；当催化剂用量为0．1g／L时，该反应可认为是震缀反应．     

内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时，Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题，推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式；指出内置频率越高，过渡带时间越短；仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高，会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题，推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式；仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测，建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型，仿真实验验证了模型方法的有效性。     

基于D-S理论的综合故障诊断决策方法

从解决综合诊断中多诊断方法诊断结果的综合问题出发,介绍了D-S理论的有关概念和公式以及组合规则,提出了D-S理论在综合故障诊断决策中的应用方法,解决了综合诊断系统中多诊断方法诊断输出结果的综合问题,减少了系统输出不确定性,提高系统诊断可靠性和准确性。     

偏远严寒地区营房节能方案及经济分析

采取对比方式,利用DOE-2程序对偏远严寒地区两栋节能营房和普通营房在实测的基础上进行能耗模拟。对营房能耗水平及影响营房能耗的因素作了定量、定性的分析计算,研究在不同围护结构及换气次数下的采暖能耗。结合部队的实际条件,拟定严寒地区营房的建议方案及节能目标,并作了一定的经济性分析。结果表明,采用的节能方案基本满足节能标准的要求且经济性较好。