超空泡航行体深度跟踪串级控制策略

针对空泡与航行体之间非线性滑行力导致的超空泡航行体稳定性问题,提出了基于圆判据理论和Nelder-Mead算法的超空泡航行体深度跟踪串级控制方法。介绍了超空泡航行体数学模型以及圆判据定理基础知识。结合模型特性推导了超空泡航行体串级误差状态方程,利用圆判据定理研究了内环绝对稳定性。通过Nelder-Mead算法对内环反馈参数进一步优化。仿真分析结果表明：所提控制方法便于反馈参数整定,可以充分利用超空泡航行体的控制量实现深度跟踪。     

面向AL的战略级仓库备件供应优化方法

针对维修备件供应保障费用较高、管理难度较大等问题,借助自主式保障(AL)理念设计了面向AL的维修备件调度与供应优化框架,提出面向AL的战略级仓库维修备件供应优化思路。在此基础上,为了解决战略级仓库备件供应路线规划不科学、弥补半定量经验方法不足的情况,建立了带混合时间窗的多供应地——多需求地维修备件供应路线优化模型,设计了求解模型的GA-SA混合算法。最后运用算例进行了说明。     

美军“爱国者”导弹武器系统维修保障研究

美国及其他军事强国都将导弹武器系统维修保障作为每年国防投入的重点内容之一,维修保障也已成为国外军工企业拓展军品产业链、保障企业持续获得收入的重要业务之一。“爱国者”导弹武器系统作为美军防空的主战装备,研究维修保障主要做法能够揭示美军导弹武器系统维修保障状况。从“爱国者”导弹武器系统的两级维修体制、陆军延寿计划两大方面分析其维修保障的主要做法及未来发展趋势,对于持续提升我军导弹武器系统维修保障水平具有重要参考价值。     

基于两级库存的装备备件配置优化模型

备件库存配置优化是提高装备战备完好性、降低装备寿命周期费用的重要途径。分析了基地级仓储中心、基层级仓库两级装备现场可更换单元(Line-Replacement Unit,LRU)库存系统,提出了备件初始配置方案下库存缺货模型,建立了基于备件隶属关系的两级库存系统配置优化模型。该模型以装备可用度和库存费用为优化目标,通过优化备件库存配置结构,形成合理的备件库存配置方案,从而降低备件配置费用,避免资源浪费。     

高功率密度柴油机热部件散热量MAP研究

为满足某型高功率密度柴油机智能化控制冷却系统的设计需要,构建了高功率密度柴油机与冷却系统的工作过程耦合模型。利用该模型计算了柴油机关键热部件的散热量MAP,并对结果进行了分析。结果表明:一级中冷和二级中冷散热量随环境温度升高而降低;级间中冷散热量随环境温度的升高而升高。应用该方法能够快速掌握高功率密度柴油机的散热规律,为制定智能化控制冷却系统的控制策略提供依据。     

内蒙古-机集团5年累计发放助学金138万元

近几年,内蒙古一机集团坚持对家庭遭遇变故和生活困难的职工解决子女上学难的问题。据统计,去年以来,一机集团共发放助学金28万元,用于资助131名学生：各二级单位发放救助金12万元,资助困难学生118人。5年来,一机集团共拿出138．73万元资助791名家庭困难的职工子女上学。此外,集团公司还专门拿出2．58万元救助金,解决32户单亲困难女职工家庭及有特殊困难女职工家庭子女上学的燃眉之急。     

走近美国第四代主战航母——“福特”号简

当地时间2013年12月9日,世界海军史上迄今最为先进的”福特“号航母下水。经过大约两年半的磨合与训练后,它将于2016年3月正式进入美军现役编队。“福特”级航母也会逐渐取代不断老去、维护费用蹿升的“尼米兹”级航母,成为美国保持海洋优势的一支主要力量。     

七次赴远海战备值班

正10多年来,北海舰队某船先后7次赴远海战备值班,每次持续近半年时间,官兵们远离部队驻地,远离亲人家庭,坚守一方海域,在大海上犁出忠诚航迹。"沧海横流,方显英雄本色。"赴远海战备值班,时间跨度长、生活困难多,无时无刻不是对官兵的意志品质进行考验。北海舰队某船官兵坚决听从指挥,携手攻坚克难,连续11年被上级评为先进舰连,多次被评为优秀党支部、军事训练一级单位,2次荣立集体三等功。     

基于多传感器特征融合的TBM拦截效果评估

基于多传感器特征级融合研究了TBM拦截效果评估的问题。首先分析并选取了拦截效果特征信息,构建了基于模糊神经网络的拦截效果融合评估模型;之后从模糊化、模糊推理、反模糊3个方面论述了评估模型的实施过程,进行模糊推理时采用一种改进的BP算法完成了推理规则的实现。最后通过实例仿真验证了改进BP算法的有效性,并验证了评估模型的可靠性及良好的融合性能。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.