世界屋脊砺奇兵

西藏军区某摩步团着眼打赢未来高技术战争的需要,强化高技术知识学习和训法、战法研究。他们立足现有装备,把部队拉到海拔4000多米的高原复杂地域,在世界屋脊的恶劣环境下,以实战为背景练思想、练作风、练快速机动、练夜战本领、练高原步装协同,探索高原作战的新路子,全面提高整体作战能力。     

孤岛生存体验全记录

在济南军区某船运大队侦察队的营院中,侦察兵们整装待发。队长王书敬对每名队员的全身上下又进行了一次仔细的检查后,开始分发物资。作为随行队员,我领到了一壶水、700克大米、50克盐、一盒火柴,这就是未来7天队里统一发给每一名队员的物品,包括了队员自带的所有     

潜艇兵的水下生活

在共和国海军蓝色长城的方阵中,有一个披着神秘面纱的兵种——海军潜艇兵。特殊的战斗环境使潜艇兵的生活充满了传奇色彩。现在,我们为你撩开这层薄薄的面纱……裤衩背心当军服我军一向以治军严整而著称。在现实生活中一名士兵往往会因一粒钮扣没扣好而受到批评。然而,在潜艇的长航中则会出现这样的情景,被战士称为龙官的舱内,上至最高指挥官,下到普通一兵,不分职务高低,不论年龄大小,人人穿着一身藏青或白色的宽松、肥大的亚麻裤衩背心,以至成为一道富有特色的风     

用于混合动力汽车的球形发动机热力学过程分析

作为混合动力汽车增程系统的一种新型动力源，球形发动机有着功率密度高，结构紧凑等优点。在介绍球形发动机工作原理及基本结构的基础之上，研究了发动机气缸容积变化规律，分析发动机燃烧过程，建立了发动机热力学理论模型。利用FLUENT开展了仿真研究，验证了模型的正确性，进而对于发动机燃油喷射过程进行了分析。结果表明：计算得到的气缸内部温度与压力曲线与仿真得到的结果基本一致，验证了理论模型的正确性。在燃油喷射的过程中，可能会出现涡团状的燃油喷射轨迹，使得局部富油发生，燃烧性能变差。     

护国利剑——中国参演部队部分主战装备扬威演兵场

工欲善其事,必先利其器。对一支军队来说,没有现代化的武器装备作利矛坚盾,是难以有效完成保家卫国重任的。人们欣喜地看到,改革开放的20多年来,在党和国家的关心支持下,我军武器装备的现代化水平有了很大提高,一批先进的坦克、战舰、飞机、导弹等列装部队,使我军在实现现代化跨跃式发展的道路上快步前行。下面,是本刊记者在此次演习现场目击到的我军部分主要武器装备。     

一种用于SEAD任务的改进型Voronoi图

根据雷达所在位置构造Delaunay三角形,取它的外心作为Voronoi图的顶点,构造常规Voronoi图,使用随机搜索算法可以为无人战斗机规划安全路径。由于战场环境威胁各异,使用常规Voronoi图不再能表征真实的SEAD任务,增大了无人战斗机的威胁,本文提出了一种新的Voronoi图的改进方法,以提高无人战斗机在执行SEAD任务时的生存概率。首先,根据可能出现的各种情况进行了分析,提出了改进型Voronoi图的构图原则。然后,提出了在不同威胁体下,基于"Delaunay多边形"构造改进型Voronoi图的方法。最后,进行了仿真。仿真算例的结果验证此方法可以明显地提高无人战斗机的生存概率。     

天山女儿追梦军营

梦想无论怎么模糊,它始终潜伏在心底,使我们的心境永远得不到宁静,直到梦想成为事实。——题记梦想是什么?是儿时的一个愿望,是亲人的一份寄托,还是牵引成长的一个期盼,一百个人会有一百种答案。然而,北空导弹某师10名新疆籍少数民族女兵却有一个共同的梦想——军营梦。这10名女兵是第二批出疆的女兵,也是空军首批新疆籍女兵。怀揣着这个绿色的梦,她们走进了军营。新训、下连、上岗,她们的梦想实现了吗?春夏之交,我们来到位于燕山脚下的北空导弹某师,倾听这些天山女儿追梦的故事。     

炮控系统性能测试方法

炮控系统是战车的重要组成部分,其性能的好坏直接影响到火控系统的反应时间和射击精度。对比了炮控系统角位移量测量方案,并对CCD坐-标靶方法作了改进,既能保证足够的测量精度和测量范围,又有较高的性能价格比。     

基于关联度的装备指标层状态评价方法

针对装备指标层状态评价的需要,在比较相关灰色关联度研究成果的基础上,提出了一种同时考察评价对象与理想值之间相似性和相近性的综合关联度,包括改进型斜率关联度和近似面积关联度,详细论述了二者几何关系和量值关系。结合逼近理想解排序法（TOPSIS）和提出的综合关联度,设计了装备指标层状态评价方法,该方法既考察了被评价装备性能的整体偏差,又体现了个别指标偏差,工程上可同时实现装备底层评价值集结和故障诊断。最后,以装甲装备火控系统为例说明了方法的实用性和有效性。     

基于CNN-LSTM的在轨卫星故障预测分析

在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径.为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制.利用某型卫星(含故障)遥测参数的仿真数据进行分析处理,实验结果表明:在线CNN-LSTM模型以最小的信息损失进行建模,对比单一模型以及传统的回归模型,CNN-LSTM模型不仅在测试集上取得了最小平均绝对百分比误差12.61％,同时模型预测性能在长时间预测中优于离线模型.