铜导线过载残留物表面形貌分析

利用火灾痕迹物证综合实验台,制备铜导线在不同过载电流作用下的残留物,用数码相机、扫描电子显微镜观察、分析导线的表面形貌。结果表明：随着过载电流的增大,绝缘层逐渐变软、膨胀、起泡、炭化,并与芯线脱离;芯线表面氧化程度加重,沟槽状的加工划痕逐渐消失,并出现金属熔化流淌痕迹。因此,利用数码相机、扫描电子显微镜观察、分析铜导线表面的形貌特征,可以鉴别其是否过载以及过载的程度。     

基于复杂网络理论的指挥信息网络拓扑模型研究*

从网络科学的科学的观点出发对指挥信息系统拓扑模型进行研究,建立了指挥关系网络拓扑模型、通信网络拓扑模型,以及在两者基础上的指挥信息网络拓扑模型,分析了指挥信息网络的度分布特性,提出了描述指挥信息网络的特征参量,进行了针对指挥信息网络的体系破击仿真实验,得出了与战争实际相符的结论,为利用复杂网络知识研究信息化条件下的体系对抗进行了积极地尝试和探索。     

军事指挥控制系统建模方法评述

总结回顾了军事指挥控制(Command and Control,C2)系统建模方法的发展。指挥控制系统模型在作战仿真、系统组织设计及系统分析、效能评估中发挥着重要的作用,而建模方法决定着所建立的模型精确程度。总结分析了指挥控制系统建模的历史和现状,评价各建模方法的优缺点,进而探讨信息时代指挥控制系统的建模方法和发展趋势。     

基于Arena仿真的事故网络风险耦合特性分析

风险传递过程中,耦合是导致风险突变的重要原因。为提供风险耦合控制方法,给出风险耦合的形式化描述,采用风险耦合弹性系数对耦合强度进行计算;基于Arena软件对某型非致命武器设计论证阶段的进度风险和费用风险之间的耦合特性进行仿真分析,分别仿真了单指标、多指标在线性和非线性耦合情形下的系统行为,结果表明:全局性的线性耦合和高强度非线性耦合能显著改变系统行为。相关结果为风险耦合控制策略的制定提供了参考。     

一种基于随机映射的战斗效能模型

利用随机映射概念提出了一种新的战斗毁伤模型形式———Lanchester战斗网络模型。模型是由一个阶递减的随机映射序列组成的随机有向二部图,它明确、形式地描述了战争整体行为与局部作用之间的关系。理论分析和计算获得的结论表明,模型描述的整体作战效能符合Lanchester平方律,其网络拓扑结构是非同质的,出度和入度分布服从指数幂律。应用模型定量对比了“对称”与“非对称”战斗中全局信息因素对战斗系统整体效能的影响。初步讨论了网络模型研究在战争建模理论、实证和计算方法论上的意义。     

通用装备保障训练需求分析框架研究

针对目前通用装备保障训练需求分析缺少系统规范方法的问题,建立了一套面向任务、基于能力的装备保障训练需求分析框架。通过结构化的分析过程,该方法能够辅助决策者合理地判断保障任务对保障者的能力要求,获得保障者的能力（或素质）＂状态缺口＂、形成初步的训练方案。并以复杂电磁环境下装备指挥活动为案例进行了分析,提出了装备指挥人员在复杂电磁环境下应具备的能力。     

复合锂钙皂稠化剂的研究

介绍了复合锂钙皂的组成、制备工艺;与复合锂皂、复合钙皂相对比,研究了其性能;利用电子显微镜,探讨了其结构。试验结果表明,复合锂钙皂具有良好的成脂能力、氧化安定性、抗水性和润滑性,是一种有广阔应用前景的润滑脂稠化剂。     

基于整体变分和数学形态学的空间非合作目标边缘检测

非合作目标不提供已知的目标标识器和敏感器件,无疑增加了检测识别的难度.CCD相机能够提供大量包含有非合作目标的尺寸、形状、相对位置和相对姿态等信息的高分辨率图像,用常规方法进行非合作目标图像分割时,由于空间环境的影响,使得目标的轮廓线非常零碎,常掩埋在杂乱的背景分割线中.为了克服这种问题,提出了一种保持边界的整体变分方法和数学形态学相结合的方法.先用整体变分方法对图像进行平滑的同时可以最大限度地保留图像中的轮廓、边缘等特征信息以增强目标的边缘,然后采用数学形态学的方法对其进行膨胀、腐蚀以滤除众多的背景噪声.经大量的实验验证,这种方法可以有效地提取出非合作目标的边缘信息,并可滤除大量噪声,为进一步开展非合作目标识别工作奠定基础.     

基于复杂网络的作战同步建模与优化

为了量化分析作战同步问题,提出多作战单元协同作战复杂网络模型,在此基础上,应用复杂网络同步理论,重点从作战单元动力学行为和网络拓扑结构两个方面对作战同步的内在机理进行分析。针对不同的作战情形,设计了静态同步和动态同步两种网络,并分别应用离散粒子群算法对网络结构进行优化。对网络抗毁性的仿真实验表明两型网络对随机攻击和恶意攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。