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81.
CEC网络—实现海上战斗兵力群战术协同作战的关键 总被引:4,自引:2,他引:2
在夺取制海权的作战中,海上战斗兵力群是最重要的。群内各兵力的战术协同是提高兵力群整体作战能力的关键,当然也是最难实现的。美国海军正加紧研制、试验和发展的战术协同作战网络,简称CEC网络,极大地提高了由水面舰艇和飞机组成的兵力群战术协同作战能力,代表了兵力群战术协同作战的最高水平,将对海军的作战方法和样式产生重大影响。介绍了CEC网络要实现的目的、组成、工作原理、特点、试验和发展情况 相似文献
82.
83.
在分析车载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)探测系统中干扰类型及其产生机理的基础上,针对Tsaipei Wang等提出的批处理方法的局限性,提出一种基于迭代运算的图像域自适应干扰抑制方法.该方法利用基于韦布尔分布的恒虚警率(CFAR)检测器提高干扰信号估计的准确性;采用迭代方法在线估计和更新参数,实现干扰的自适应抑制.实测数据处理结果表明:该方法可有效抑制自信号干扰,且结构上适于实时处理,可满足车载UWB SAR探测系统对图像预处理的要求. 相似文献
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85.
86.
通过对舰艇火控系统的技术现状和发展趋势的分析,提出了未来舰艇综合火控系统、舰艇编队协同火控系统和海上联合火控系统的发展设想。 相似文献
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88.
We consider a mixed‐model assembly line (MMAL) comprised a set of workstations and a conveyor. The workstations are arranged in a serial configuration. The conveyor moves at a constant speed along the workstations. Initial units belonging to different models are successively fed onto the conveyor, and they are moved by the conveyor to pass through the workstations to gradually generate final products. All assembling tasks are manually performed with operation times to be stochastic. An important performance measure of MMALs is overload times that refer to uncompleted operations for operators within their work zones. This paper establishes a method to analyze the expected overload times for MMALs with stochastic operation times. The operation processes of operators form discrete time nonhomogeneous Markov processes with continuous state spaces. For a given daily production schedule, the expected overload times involve in analyzing the Markov processes for finite horizon. Based on some important properties of the performance measure, we propose an efficient approach for calculating the expected overload times. Numerical computations show that the results are very satisfactory. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007 相似文献
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协同虚拟样机 (CollaborativeVirtualPrototyping)是一种以一体化多学科设计和分析模型为核心的 ,由各种应用、底层支撑技术和标准组成的支持虚拟样机协同设计、建模和仿真的集成技术。首先介绍了协同虚拟样机的基本概念 ,接着对协同虚拟样机环境的概念和技术框架进行了分析。在对典型的虚拟样机环境体系结构进行分析的基础上 ,提出了支持武器装备虚拟采办的协同虚拟样机体系结构 相似文献
90.
This paper studies a scheduling problem arising in a beef distribution system where pallets of various types of beef products in the warehouse are first depalletized and then individual cases are loaded via conveyors to the trucks which deliver beef products to various customers. Given each customer's demand for each type of beef, the problem is to find a depalletizing and truck loading schedule that fills all the demands at a minimum total cost. We first show that the general problem where there are multiple trucks and each truck covers multiple customers is strongly NP‐hard. Then we propose polynomial‐time algorithms for the case where there are multiple trucks, each covering only one customer, and the case where there is only one truck covering multiple customers. We also develop an optimal dynamic programming algorithm and a heuristic for solving the general problem. By comparing to the optimal solutions generated by the dynamic programming algorithm, the heuristic is shown to be capable of generating near optimal solutions quickly. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2003 相似文献