马克思主义哲学研究应关注现实生活

近年来,马克思主义哲学的研究和宣传存在着比较严重的脱离现实、脱离生活、脱离群众的倾向。马克思主义哲学关注现实生活,既是其自身发展的内在要求,也是构建社会主义和谐社会的迫切需要。这就需要在哲学的内容、形式、品格、体系等多方面进行必要的变革。     

相继增压柴油机推进装置增压系统特性研究

针对船舶推进装置中柴油主机相继增压特性的优化问题,在理论分析的基础上,建立了基于准稳态假设的增压系统能量平衡模型.对相继增压系统的稳、动态特性进行了分析,讨论了相继增压系统的特性优化问题,为主机采用相继增压技术的柴油机推进装置的性能优化、控制策略的制订提供了理论依据.     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性.     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

武器系统采购费与维修费权衡的依据分析

根据武器系统寿命周期费用的理论和方法,建立了系统的费用模型,依据数学分析和优化理论,在已知可用武器系统目标数的前提下,建立了费用优化条件,确定了采购费与维修费的比例限值,用以确定武器系统采购费和维修费的最优比例,从而对系统方案确定的权衡分析提供量化依据.     

战术情报系统模型化分析方法

针对未来联合作战活动中陆军作战部队的战术应用需求,提炼出陆军战术情报系统建设的组织体系模型和情报生产区域模型,同时,以某一陆军战术作战单位为例,提出并深入分析对应情报系统节点的功能参考模型,建立了基于组织体系模型和功能参考模型的陆军战术情报系统模型化分析方法,详细描述了该模型化分析方法涉及的陆军战术情报系统的6个主要功能单元;最后简要分析了该模型化分析方法的军事应用前景.     

防空武器系统生存能力评价

分析了现代战场环境条件下影响防空武器系统生存能力的主要因素,建立了一个防空武器系统生存能力评价的指标体系,给出了各级分指标的量化评价思路和方法,采用加权算术平均法和加权几何平均法进行指标综合.提供了一个生存能力快速量化评价的实用模型.     

TOPSIS法用于区域防空重点保卫目标排序计算

区域防空作战中优化选择重点保卫目标,集中部署优势防空兵力,才能确保重点目标不受或少受损失.分析了影响保卫目标重要性的主要因素,采取德尔菲法获得指标值,采用层次分析法得到指标权重,利用逼近理想解的排序法对保卫目标的重要性进行了定量分析.最后通过算例对算法的正确性和实用性进行了验证.     

新型潜伏性环氧树脂体系固化动力学

采用非等温差示扫描量热(DSC)技术对改性咪唑类固化剂(MIM)及其微胶囊固化剂(MIC)与E-51环氧树脂的固化反应过程进行了跟踪,并利用Kissinger和Crane方程对该固化反应进行了动力学分析,在此基础上探讨了固化剂包覆处理前后其环氧树脂体系的固化动力学参数与固化剂室温贮存性能的关系。结果表明:在不同升温速率下,E-51/MIM反应体系的放热量均大于E-51/MIC体系;两固化反应体系的反应级数均为0.89;与E-51/MIM体系相比,E-51/MIC体系的固化反应活化能和频率熵因子均较大,并具有更好的室温贮存性能。     

Transient analysis of Markov models of fault‐tolerant systems with deferred repair using split regenerative randomization

The (standard) randomization method is an attractive alternative for the transient analysis of continuous time Markov models. The main advantages of the method are numerical stability, well‐controlled computation error, and ability to specify the computation error in advance. However, the fact that the method can be computationally very expensive limits its applicability. In this paper, we develop a new method called split regenerative randomization, which, having the same good properties as standard randomization, can be significantly more efficient. The method covers reliability‐like models with a particular but quite general structure and requires the selection of a subset of states and a regenerative state satisfying some conditions. For a class of continuous time Markov models, model class C₂, including typical failure/repair reliability‐like models with exponential failure and repair time distributions and deferred repair, natural selections are available for both the subset of states and the regenerative state and, for those natural selections, theoretical results are available assessing the efficiency of the method in terms of “visible” model characteristics. Those results can be used to anticipate when the method can be expected to be competitive. We illustrate the application of the method using a large class C₂ model and show that for models in that class the method can indeed be significantly more efficient than previously available randomization‐based methods. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006