武警学院创新教育的探索与实践

高等院校作为知识创新的基地和人才培养的摇篮,必须将创新意识和实践能力的培养融入到教育的全过程。武警学院作为一所公安现役高等院校,通过加快课程体系建设和教学内容、教学方法改革,加大实践教学比重,改革考试方法、完善教学评价体系等措施,初步构建起了具有自身特色的创新教育人才培养模式。     

履带车辆转向过程仿真与试验研究

分析了简化条件下和考虑滑转滑移条件下履带车辆在坚实地面上的转向过程,对比计算了2种条件下转向时的牵引力、制动力、转向阻力矩和转向半径,并通过实车试验进行检验.结果表明,滑动模型揭示了履带车辆转向机理,与试验结果较为吻合.     

论刑法一般原则在军事刑法中的实现

军事刑法是普通刑法的特别法,因而,刑法的一般原则对军事刑法具有当然的指导意义,但是这些原则在军事刑法中会有特殊的体现。军事刑法保护的是国防利益、国家军事利益。但是,为了保护国防利益、国家军事利益而不当的牺牲个人权利是罪刑法定原则不允许的。法律面前人人平等原则要求,对任何人犯罪,在适用法律上一律平等。但是,由于军人具有特殊的身分,刑法对军人和非军人加以区别对待。罪刑相适应原则要求,刑罚的轻重,应当与犯罪分子所犯罪行和承担的刑事责任相适应。战时缓刑是刑罚个别化原则在军事刑法中的体现。     

捷联惯性+星光修正组合导航研究

针对捷联惯性导航系统的初始对准误差所造成的导航误差,提出了捷联惯性+星光修正组合导航方案。利用光学导引头得到的星体观测值,估计初始对准误差,进而修正捷联惯性导航的姿态角、速度和位置。推导了捷联惯性+星光修正组合导航算法,得到了初始对准误差的估计公式和速度、位置的修正矩阵,并通过仿真分析证实了方案的可行性和算法的有效性。     

基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测

针对特定杂波概率模型不能有效的描述SAR图像背景杂波这一问题,提出了一种基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测算法。该方法首先用非参估计方法逼近SAR图像局部背景,完成对局部背景的精确建模;在此基础上,理论推导了局部双参CFAR检测算法的阈值,设计了阈值求解的数值算法。对典型目标图像进行实验,结果表明,该方法检测速度较快、精度较高。     

基于模糊综合评价的再制造发动机抽样方案决策研究

影响因素难以量化是再制造发动机抽样方案选择过程中的难点,不可避免地给检验人员带来了主观性和片面性的问题。提出了应用模糊综合评价方法的解决方案,建立了再制造发动机抽样方案综合评价指标体系,详细阐述了综合评价方法的算法步骤,最后以某再制造发动机抽样方案的决策为例进行了实例应用。模糊综合评价方法解决了再制造发动机抽样方案选择中所遇到的问题,可为检验人员选择合理的抽样方案提供决策支持。     

基于影响因素分析的装甲车辆驾驶员作业可靠性评价模型

从影响因素分析人手,在对装甲车辆人-机一环境系统物理模型综合分析的基础上,运用灰色关联度法建立了基于驾驶员作业可靠性影响因素分析的定性评价模型,并结合某装甲部队的驾驶训练考核进行了应用。结果表明：考核成绩与模型计算结果有着比较吻合的变化趋势,验证了模型的有效性。所述研究方法根据不同装备、不同岗位特点,可对评价指标体系调整后进行移植和拓展使用。     

型钢混凝土桁架转换层的监控与分析

对贵阳市某大楼型钢混凝土桁架转换层进行了施工期间的监控,并利用有限元分析软件ANSYS建立了带有型钢混凝土桁架转换层的结构有限元分析模型.针对工程中连接、构造和施工影响等相关因素进行有限元模型的对比分析,明确各因素对桁架受力的影响.结合施工阶段的监控数据,分析此工程中桁架受力状态的成因,为准确判断工程在正常投入使用后的...     

SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法

为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法。形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法;采用提高初始种群进化程度和增加遗传算子等方法,给出改进混合单亲遗传调度子算法;利用Opnet网络仿真平台建立网络服务质量仿真模型,对比不同算法下网络时延性能。仿真结果表明,该时隙资源分配算法与其他算法相比,网络平均延时降低,网络性能得到显著改善,对构建低延时SpaceFibre网络具有参考意义。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。