装甲装备修理对象修理工作量的分布模型及应用

通过论述当今典型军队战时修理机构任务的划分,给出了装甲装备修理对象按照修理工作量和按照修理时间分布的2种模型,结合俄陆军各级修理机构修理时限的划分,计算得到了典型装甲装备的技术故障和战损产生的修理对象在各级修理机构的概率分布,为开展战损研究提供了一条新途径,对提高技术保障方案的准确性有积极作用。     

军用飞机改进改型研制费用的参数估算法

首先分析并建立了军用飞机改进改型研制的费用分解结构,阐明了与新研飞机在各分项费用上的差别。基于当量工程的概念提出了用减缩系数来估算改进改型研制的费用修正和各分项费用的减缩系数的估计方法,结合现有成熟的参数估算模型建立了相应的改进改型研制的费用估算模型。最后,以某型飞机的改型研制费用为例进行了实例分析,结果表明方法与模型具有较好的有效性和实用性。     

水下缩比航行体热尾流的红外探测实验研究

根据缩比模型,建立了缩比红外成像实验测试系统,对水下航行体的体积、航行深度、运动速度、尾流排放等进行了缩比设计,设计了多种实验工况,可实现缩比目标模型红外尾流的静态和动态测试,一方面明确红外尾流的可探测性,另一方面掌握红外尾流可探测性的影响因素以及红外尾流的变化规律,为下一步工作奠定基础。     

被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案

提出了被动雷达/红外成像双模制导数据融合方案。针对雷达和红外成像测量数据率不同的特性,研究了被动雷达/红外成像测量输出时间同步校准算法;根据雷达和红外成像测量输出的目标冗余信息对各自测量噪声方差进行在线实时估计,提出了一种具有自适应修正能力的卡尔曼滤波算法;采用神经网络—模糊推理方法设计了具有自主判别能力的测量信息有效性判别系统,提出了基于测量信息置信度的加权融合算法。通过仿真验证了该方案的有效性。     

指挥与控制装备技术发展趋势

研究分析了指挥与控制装备技术的发展趋势,并对具有重要影响指控发展的前沿技术作出了分析,最后对大数据技术作了概述,指出了在指挥控制装备中应用的可能性。     

基于RNN汉语语言模型自适应算法研究

深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。     

The impact of military spending and income inequality on economic growth in Turkey

An extensive literature on the effect of military expenditures on economic growth yields conflicting results. However, a crucial issue that has not been investigated in this context is the possible effect of inequality. The impact of military expenditures on economic growth in Turkey has also received substantial attention. Yet, the majority of these studies are not constructed based on a structural model, but rather examine the causality between the variables in question. Considering these two shortcomings in the literature and the lack of consistent results, this study attempts to provide further evidence for the relationship between military expenditures and economic growth for the case of Turkey by considering income inequality within an augmented Solow growth model. Our findings for the 1963–2008 period show that while income inequality has a positive impact on economic growth, military expenditures have no significant effect.     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

雷诺应力模型的初步应用

针对SSG/LRR-ω雷诺应力模型,选取NASA湍流资源网站上的四个典型算例,即湍流平板边界层流动、带凸起管道流动、翼型尾迹区流动和NACA0012不同攻角绕流,开展初步的验证与确认工作,将部分结果和CFL3D进行对比。对于NACA0012翼型绕流,对比雷诺应力模型和SA模型的升力系数,结果表明:在失速攻角附近,雷诺应力模型明显优于SA模型。在此基础上,将该模型应用于DLR-F6翼身组合体的数值模拟,计算得到的机翼表面典型站位压力分布和实验值吻合良好,同时该模型捕捉到翼身交汇位置的小范围分离。     

基于DMD的通用安全信息系统开发研究

提出了一种基于DMD的信息系统开发模型,描述了基于该模型的信息系统设计原则、开发流程和体系结构,并通过实例说明了DMD的功能和应用,最后介绍了系统的安全策略和特点。应用该模型开发的系统后期维护灵活方便,可扩展性强,具有较强的实用性。