半预制破片PELE弹丸对武装直升机毁伤效能

为研究半预制破片PELE弹丸对武装直升机的毁伤效能,选取代表性的阿帕奇武装直升机为研究对象,建立了阿帕奇武装直升机关键部件驾驶舱和发动机舱的等效模型,在此基础上应用ANSYS/LS-DYNA就半预制破片PELE弹丸对阿帕奇武装直升机的毁伤效能进行了数值分析.结果表明:半预制破片PELE弹丸能有效穿透阿帕奇武装直升机的防护装甲,在穿透防护靶后弹丸壳体大面积碎裂,产生大量具有较高轴向剩余速度和一定径向飞散速度的破片,形成一个大面积的破片场,这些破片及弹丸剩余部分可对武装直升机内部人员及仪器设备造成有效毁伤,极大地增强了PELE弹丸的毁伤效能.     

使英语写作成为一种情感和思想的交流

本着共同促进英语写作教学的目的,本文对现在普遍存在的英语写作教学困境及其原因进行分析,提出要使英语写作成为一种情感和思想交流,并试从提供创造性的写作话题、营造良好安全的写作氛围和创造真实的写作意境等三个方面提出建议。     

A LONG‐RUN ANALYSIS OF DEFENCE SPENDING IN THE NATO COUNTRIES (1960–99)

This paper analyses the long‐run demand for defence output through a homogeneous treatment of 15 NATO member countries between 1960 and 1999. We carry out a progressive study of the interactions between either defence spending or defence burden and their main determinants: income, external threat and allied military spending. To that end, we use time‐series analysis with endogenously determined structural breaks. We further consider individual country functions related to one another through a common correlated effects method, in order to take into account explicitly the connections between members of an alliance.     

一种高效的通信电台测试点优化故障诊断策略

针对通信电台的测试诊断问题,通过建立“故障一测试”相关性矩阵,提出了一种GADPSO算法与最大诊断信息量准则结合进行通信电台故障诊断的方法．GADPSO算法收敛速度快、计算精度高,既避免了陷入局部最优和早熟收敛,又提高了优化效率;最大诊断信息量准则能全面评判测试点,快速有效地获得测试顺序．该方法为通信电台故障诊断提供了一种高效诊断策略．     

基于超网络的作战体系建模方法

基于信息系统体系作战问题研究的基础是作战体系构建。在对作战体系进行网络化结构分析的基础上,重点考虑体系中各类实体及属性的复杂性,根据其网络拓扑特性,以超网络、超图理论为指导,建立了基于结构层和属性层相统一的超网络模型,并结合体系作战过程中的对抗规律,提出超网络模型相应的动态演化方式,最后通过案例建模验证了超网络作战体系构建模型的适应性及优势。     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。     

钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价

钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.     

基于小波神经网络的货运量预测

选取我国1979—2011年国民生产总值、能源生产总值、进出口贸易额、社会消费品零售总额和固定资产投资总额5项指标作为货运总量的主要影响因素,以货运总量为输出,建立了基于Morlet小波函数的小波神经网络预测模型。该模型能够揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系,经实例分析得到了较满意的结果,并通过与实际货运量和BP神经网络预测结果的对比,证明了小波神经网络在货运量预测方面应用的可行性。     

编队多平台协同防空作战系统逻辑结构分析

本文旨在为舰艇编队实现多平台协同防空反导提供一种系统逻辑结构设计思路,通过提出具有三层逻辑网络的舰艇编队多平台协同防空作战系统逻辑结构,并分析三层逻辑网络的结构和功能,以及阐明三层逻辑网络间的信息传递逻辑关系,从而使编队内各舰艇作战系统网络化连接,实现了编队协同防空反导,最大限度地发挥了编队兵力兵器的整体防空作战能力。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。