小户型公寓设计与分析

公寓房是我军住房保障体系的重要组成部分,其中又以小户型公寓房为主体,加强小户型公寓的设计研究对提高其保障效能具有现实意义。解读军队公寓住房建筑设计方案竞赛一等奖作品,指出小户型公寓采用一梯两户多层的形式在营造营区环境、降低建筑全寿命费用、改善室内舒适度等方面具有比较优势;应合理分配小户型公寓房面积,适当提高卫浴和厨房所占面积比例,控制客厅和卧室规模;应在门厅空间布局与卫浴空间分室设置、储藏空间多样化、布置多用途小空间、管井集中出户等方面提高设计的精细化程度。     

抢险救灾非战争军事行动中应急资源调度网络的优化方法

抢险救灾非战争军事行动包括道路抢修和物资运输等任务,而这两类任务在灾后应急资源调度中存在关联性的影响,且面临路网结构可变及需求随机模糊等挑战,对此,提出了一种非确定性应急资源调度网络双层规划模型,设计了基于蒙特卡洛方法与遗传算法耦合的智能启发式求解策略.通过对典型情境下应急资源调度案例进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性.     

改进的TOPSIS法在雷达干扰资源分配中的应用

对雷达进行侦查是干扰雷达的前提,由于侦查无法得到精确的实际雷达工作参数,而只能得到一个工作参数区间,因此属性值为确定值的多属性决策方法是不适用的.从多个属性出发,提出改进的基于逼近理想解排序的TOPSIS法,针对属性权重信息不完全且属性值为区间数的特征,将多属性决策问题运用到雷达干扰资源分配中来,对雷达干扰资源进行优选配置,通过多个无线传感器干扰节点协同干扰,使其达到最佳的干扰效果.     

基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素，制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题，考虑站点维修能力对备件维修过程的影响，结合METRIC建模方法和动态排队理论，建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上，以保障费用为优化目标，装备可用度为约束条件，建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值，分析了各项资源的边际效益值，采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明，评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度；保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

雷达干扰资源一对多分配方法

在对雷达干扰资源分配的一般优化模型和求解算法进行分析的基础上,从提高资源利用效率的角度出发,提出了目标雷达分群思想,并建立了一种新的基于一对多策略的雷达干扰资源分配模型,通过对目标雷达群的一对一分配实现对单部雷达的一对多分配.最后,对该模型中一些关键性问题进行了探讨,如任务整合、新任务参数确定、任务优先级排序、干扰机位置部署以及单目标雷达群干扰效益评估等.     

一种基于多层次网格的高效相关过滤方法

在分布式仿真系统中 ,网上流动的大量冗余数据严重影响了系统的可伸缩性。基于均匀网格的相关过滤法减少了冗余数据 ,但具有匹配不精确 ,格子尺寸单一 ,难以适应所有实体的缺点。提出了一种基于多层次网格的相关过滤方法 ,克服了均匀网格法的上述缺点 ,并继承了均匀网格法处理速度快的特点 ,具有快速灵活的特点     

基于改进空战威胁评估模型的权重计算方法比较

针对多无人机(UAV)任务网协同空战态势威胁评估问题,在现有基本模型基础上增加考虑气象环境对威胁评估要素的影响和无人机的自主可靠性系数两个实际因素,提出一种改进的超视距空战威胁评估模型;同时,应用串联电阻分压法、改进AHP法和熵权法分别计算融合模型中各威胁指标的权重系数;进而,在考虑己方战机对敌方战机综合威胁与优势的基础上,介绍了战机协同空战目标分配的基本方案。最后,应用上述3种权重计算方法进行空战威胁仿真计算,计算结果表明改进空战威胁评估模型可有效改善空战决策性能。     

基于Fiducial推断的Bayes验前分布的表示

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。提出了一种基于信仰推断 (FiducialInfer ence)观点确定Bayes先验分布的设想 ,有助于解决无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,文中给出了一个实例说明了该方法的应用     

Estimating failure time distribution and its parameters based on intermediate data from a Wiener degradation model

Instead of measuring a Wiener degradation or performance process at predetermined time points to track degradation or performance of a product for estimating its lifetime, we propose to obtain the first‐passage times of the process over certain nonfailure thresholds. Based on only these intermediate data, we obtain the uniformly minimum variance unbiased estimator and uniformly most accurate confidence interval for the mean lifetime. For estimating the lifetime distribution function, we propose a modified maximum likelihood estimator and a new estimator and prove that, by increasing the sample size of the intermediate data, these estimators and the above‐mentioned estimator of the mean lifetime can achieve the same levels of accuracy as the estimators assuming one has failure times. Thus, our method of using only intermediate data is useful for highly reliable products when their failure times are difficult to obtain. Furthermore, we show that the proposed new estimator of the lifetime distribution function is more accurate than the standard and modified maximum likelihood estimators. We also obtain approximate confidence intervals for the lifetime distribution function and its percentiles. Finally, we use light‐emitting diodes as an example to illustrate our method and demonstrate how to validate the Wiener assumption during the testing. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008