基于两阶段优化模型的海上横向补给规划研究

为研究海上横向补给过程,提高海上补给效率,对海上物资补给及舰船补给顺序进行了优化研究.通过分析横向补给的作业特点,将横向补给规划问题划分为单舰物资补给顺序规划与编队舰船补给顺序规划两阶段优化问题.在区分平、战时不同战场环境情况下,分别利用多智能体仿真模型与整数规划模型,对两阶段优化进行了实现,结果表明两阶段优化模型能够有效地优化海上横向补给方案.     

残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

自增强厚壁圆筒残余应力分布规律研究

以火炮身管自增强处理为背景 ,根据炮钢材料实际的拉伸—压缩试验曲线和性能参数 ,将Bauschinger效应系数和强化效应系数作为加载阶段产生的相当塑性应变的函数 ,对厚壁圆筒自增强处理产生的残余应力分布规律进行了理论分析和实验研究。     

“认知智能作战”制胜机理及前沿技术

梳理未来智能化战争认知域主战场演进趋势和现实挑战,在厘清知识体系、构建底层逻辑的基础上,提出认知智能新理论范式,探索使计算机具备真正逻辑思维的原理和方法。以文化、信仰、价值观、意识形态为争夺重心,提出“认知智能作战”新概念,推动作战体系由信息化向智能化加速跃升,实现制生权向制脑权、制智权升级演进。从复杂性与多尺度视角研究下一代人工智能前沿技术,分析现有深度学习可解释性的瓶颈,推动动态、稳健与可信的智能模型与方法体系的构建。研发“认知引导机器人”武器装备,覆盖“观察,判断,决策,行动”认知攻防全流程,在塑造意识形态、占领对手文化语系、柔性认知干预、正向价值引导等方面实现主导战场行动。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

平衡型PN序列的一种构造方案

根据混沌结构下PN序列的生成方案，本文对生成平衡型PN序列的相关特性进行了研究，实测表明所生成序列具有良好的自相关和互相关特性，同时该序列还有接近理想的线性复杂度，具备相当的实用价值，为PN序列的选择提供了新的途径。     

考虑外场差异的步进加速寿命数据可靠性评估方法

针对寿命服从双参数Weibull分布的机电产品,进行单应力、定时转换的步进加速寿命试验,研究加速寿命试验数据下的可靠性评估问题。考虑到外场多应力环境与实验室单一应力环境之间的差异性,构建基于修正系数的分布参数计算模型;开展步进加速寿命试验过程的统计分析,建立各应力下的累计分布函数关系;构建极大似然函数,运用数值迭代法,求解未知参数估计;结合某型机电产品进行仿真方案设计,采用Monte Carlo仿真方法产生样本数据,通过对比分析说明所提出的模型评估精度更高。     

自蔓延反应喷涂表面涂层技术进展

围绕自蔓延反应喷涂技术与工艺研究和自蔓延反应喷涂相关理论研究两个方面,介绍了这一技术领域的发展状况。SHS反应喷涂技术将燃烧合成与传统热喷涂相融合,将各类高化学能的反应型粉材、线材引入喷涂技术中制备高性能陶瓷和金属间化合物涂层,发展了SHS反应药芯线材电弧喷涂、SHS等离子喷涂、爆炸反应喷涂以及SHS反应火焰喷涂等技术手段。一方面,对其中的配系设计、控制参数、涂层性能和相关设备等方面开展了深入的实验研究;另一方面,围绕涂层形成过程、喷涂条件下的反应机理与模式,以及反应喷涂过程中的能量状态和粒子的物理状态等方面开展了初步的理论研究,正在构筑较完整的理论体系。