基于子空间近似算法的鱼雷总体多学科设计

在鱼雷总体多学科优化设计(MDO)中,学科间的耦合与解耦问题一直是研究的重点和难点.在子空间近似算法的基础上,结合鱼雷总体设计的实际特点,分析了各学科间的耦合因素,建立了鱼雷总体设计多学科设计优化的统一模型和子空间近似算法的数学模型,并进行了实例验证,结果表明基于子空间近似算法很好地解决了鱼雷总体设计多学科设计优化中学科间耦合关系复杂的问题,收敛速度快,可靠性高.该方法对提高鱼雷的设计质量,避免人力、物力的浪费,降低设计风险等有极为重要的作用.     

着力优化育人环境依托网络提高素质山西省高平市人武部依托网络学习室提高干部能力素质

“电子网络学习室内键盘声声，手指飞动，大屏幕上正在显示各基层武装部学习的场景……这是目前笔者在山西省高平市人武部看到的一幕。针对实施新体制编制后人员减少、工作任务重的实际，高平市人武部与各乡（镇）基层武装部建成了互联互通的电子网络学习室,实现了政治教育、网上办公、经验交流、信息互动、资源共享网络一体化。     

地面防空目标优化分配问题研究

在多年来从事指挥自动化系统研究的基础上,对地面防空目标分配中的若干问题进行了研究。其中包括多目标通道地空导弹武器系统杀伤区的确定,各火力单位相对于飞机类、导弹类目标的射击诸元计算,目标优化分配模型的建立及其求解。     

深入推进战略合作 实现由航空大省向航空强省跨越

8月16日，由江西省人民政府、工业和信息化部、中国航空工业集团公司、中国商用飞机有限责任公司共同主办的江西省航空制造产业合作推进会在南昌开幕。此次合作推进会，是江西省聚焦航空制造产业，搭建对外合作平台，促进产业优化升级，增强经济发展后劲，推进深度战略合作，实现由航空工业大省向航空工业强省转变的一项重大举措。     

基于教材的中小学英语文化教学优化路径研究

外语学习不仅是语言知识的学习,更是其背后所蕴含文化的学习;英语教材不仅是学生学习和教师教学的主要依据和知识载体,更承担着文化教学的重任。现阶段,中小学外语教学中语言人文性功能的缺失致使文化教学改革势在必行。笔者认为教师应在深入挖掘并利用好教材文化内容的基础上,树立文化平等观,制定系统的文化教学计划,充分发挥英语教材的作用。     

基于学科间差异信息的协同优化改进算法

分析了MDO(Multidisciplinary Design Optimization)中广泛应用的协同优化算法的特点和存在的问题,提出了一种基于学科间差异信息的协同优化改进算法COMI(Collaborative Optimization based on Multidisciplinary Inconsistency).利用学科间差异信息构造了系统级松弛约束和系统级罚函数,利用遗传算法作为系统级优化算法,并采用标准算例比较了标准CO(Collaborative Optimization)算法、松弛CO算法与COMI算法的性能.结果表明COMI算法在设计结果可行性和最优值上平衡性较好.     

ARM内核体系架构及ARMv6上的Linux开发与优化

介绍了各款ARM内核体系架构的特性和增强技术,讨论了在ARMv6上的Linux开发与优化。从6款ARM内核体系架构的特性分析入手,引入了对ARM内核体系架构重要增强技术的介绍,在分析ARMv6体系架构功能特性的基础之上,分别讨论了Linux内核和工具链等所做的优化与改进。     

并行离散事件仿真中的DDM机制实现

在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.     

基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输，利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题，采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子，对比模拟退火算法等其他算法而言，具有较好的鲁棒性，能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。