创新我军思想政治教育灌输机制

正灌输机制是我军思想政治教育的主要运行模式,并从根本上生成和制约着教育的实际效果。传统灌输机制在理论和实践上都不能有效适应新的历史条件变化,因此,必须从系统层面对整个机制进行创新优化。一、动态定位灌输主体。灌输主体即通常意义上的授课人,它是一个相对稳定但却动态发展的概念。一堂优质课不仅要求授课人具有相应的能力素质,而且需要长时间的精心准备。传统的灌输机制除部队主题教育外,年度教育计划安排的授课基本     

水下爆炸载荷作用下夹芯圆柱壳的动态响应

采用有限元数值模拟方法,对夹芯圆柱壳在水下爆炸载荷作用下的动态响应进行了分析.在夹芯防护层质量给定的情况下,通过对不同夹芯层相对密度下内部圆柱壳体获得的最大加速度进行比较,得出了最优的夹芯层相对密度.同时,还对内部圆柱壳体的等效应力和夹芯层的变形进行了分析.研究结果表明:夹芯防护层对爆炸冲击波有较好的衰减作用,且对里面的圆柱壳体起到了较好的保护作用,具有优异的抗冲击防护特性.     

油门开度变化对零差速式双流传动转向动态特性的影响

考察履带车辆转向期间增大发动机油门开度对转向动态特性的影响,基于Matlab/Simulink对油门开度变化转向过程的动态特性进行了仿真分析,应用VBOX试验测试系统设计了某履带车辆转向试验。试验结果表明:通过增大发动机油门开度可以使车辆转向角速度增大,进而缩短转向所需时间;转向阻力较大时,可以采取增大油门的方式提高主动轮转矩,克服不良转向条件,但无法获得更小的转向半径。     

体系攻防条件下的多阶段目标选择模型

针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。     

改进Costas环的GPS载波跟踪环路

针对高动态环境下载波信号会产生较大多普勒频移而导致跟踪环路失锁的问题,对其基带信号进行双向限幅以改进Costas环的鉴相特性。同时,采用叉积型鉴频器,通过频率牵引使捕获后的频差达到跟踪模块的工作范围,并根据对锁相环和锁频环的特性分析及其各自的优缺点,选择锁频环辅助锁相环的复合结构。仿真试验结果表明,在高动态环境下(运动速度1 200 m/s)该跟踪环可以快速跟踪卫星信号,即时误差趋近于0,且当加速度达到40 g以上时,经过该复合环跟踪后的多普勒频移比传统锁相环减小了50%以上。     

遥控武器站结构形式对武器性能影响

架座是遥控武器站的主要承重件,目前已认识到架座结构和刚强度对遥控武器站射击精度等动态特性影响较大,但对武器本身的影响特性并不明确。为了研究架座对武器本身的影响特性规律,以机枪武器站为研究对象,利用ANSYS WorkBench和ADAMS仿真软件建立了武器站刚柔耦合动力学仿真模型,分别对无架座、刚性架座和柔性架座3种情况下的武器动态特性进行了仿真研究,结果表明,某型机枪安装在武器站上,其自动机动态特性和射频等都有所改变,为遥控武器站研发及性能评价提供了理论指导。     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。     

语用学理论在影视对白翻译中的应用

影视对白与影视剧中的情境紧密相连,而语用学正是研究在不同的语言交际环境下如何理解和运用语言的。因此将语用学理论应用到影视对白翻译中,对提高影视对白翻译质量、准确生动地再现原剧作的思想性和艺术性、让目的语观众产生与原文观众相同的感受具有重要的指导意义。在翻译实践中,应坚持等效原则、会话合作原则及关联原则。     

动态网络安全的框架模型

针对现有的静态网络安全模型存在的问题,提出了一种动态网络安全框架模型。该安全模型利用各种安全组件构建了立体的五层防御体系,并实现了防御能力的动态升级。     

基于神经网络动态规划的导弹防御和截击机分配

这篇文章的目的是说明一种解决导弹防御问题的方法,它包括在一系列交战中防御资源的连续分配问题。该问题是一个动态规划/马尔科夫决策问题,由于它包含大量的状态和复杂的模型结构,通过精确的方法计算是非常困难的。本文利用动态神经网络规划(NDP)结构,通过用神经网络结构训练模拟数据,得到近似cost-to-go函数。最后给出了通过不同训练方法得到的结果,并通过比较选出了最优。