基于CBR的指挥自动化装备故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用基于案例推理和专家系统理论,对指挥自动化装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用CBR的优点,将提高指挥自动化装备故障诊断的正确性和效率。     

舰艇隐身影响质心式箔条干扰效果问题的研究

给出了在实施质心式箔条干扰时,反舰导弹末制导雷达动态跟踪目标和箔条云质心的数学模型;基于该数学模型,以台湾的"康定"级隐身舰为典型对象,就满载排水量与之相当的常规舰艇和"康定"舰针对末制导雷达实施质心式箔条干扰的成功概率进行了Monte Carlo仿真计算。计算结果表明:舰艇隐身满足了大、中型舰艇实施质心式箔条干扰时对压制系数的要求,大大提升了质心式箔条干扰的效果。     

一种多目标跟踪航迹起始新算法及其性能评估

文中提出了一种多目标跟踪的航迹起始新算法，并对算法的性能进行了详细的理论推导，得出了正确航迹建立概率和虚假航迹建立概率的解析表达式，蒙特卡洛仿真验证了分析的正确性。     

导弹撞击角度与飞行时间两阶段控制制导律

为了实施饱和攻击,需要对撞击角度与飞行时间同时进行控制。通过一种导弹撞击角度与飞行时间两阶段控制制导策略实现导弹撞击角度与飞行时间控制。第一阶段:基于切换滑模思想在纵向通道内对导弹飞行时间进行精确控制,侧向通道制导指令采用传统的纯比例导引律。第二阶段:切换到含重力补偿轨迹调节最优制导律对撞击角度进行精确控制,与显式制导不同,该制导律显式包含重力补偿项。设计数值仿真验证撞击角度与飞行时间两阶段控制制导方法的有效性,仿真结果表明,所给出的撞击角度与飞行时间两阶段控制制导方法能够实现撞击角度与飞行时间的同时控制。     

美军装备建设投入历史规律多维分析

作为国防和装备建设的血液,美国防预算及装备经费投入的变化是表征美国防及装备建设方向重点和资源投向投量的基本指标。本文对美国朝鲜战争以来国防预算和装备预算数据进行梳理分析,从国防部预算、装备预算、各军种装备预算等多个层面,以及预算性质、预算阶段、预算类别等多个维度进行分析,从一个较长历史维度描绘了美国防预算的变化情况,总结了美装备经费投入的特点规律。     

亚音速轴流风扇静转子相互作用线谱噪声预报

静转子相互作用线谱噪声是亚音速轴流风扇主要噪声源之一,快速预报该噪声对风扇设计初期的叶片选型和参数设计具有重要意义.因此在叶栅响应函数理论的基础上考虑静转子叶片的相互作用,采用叶片经验尾流模型模拟转子尾流,推导得到静转子叶栅相互作用线谱辐射声功率半经验半理论计算公式.通过与NASA已有的试验模型和计算模型结果对比,验证...     

加强装备竞争性采购廉政风险防控的思考

装备竞争性采购是统筹经济发展和国防建设的重要抓手,加强风险管理是提升装备竞争性采购总体效益的重要保障.从当前纪检态势看,装备竞争性采购是廉政风险集中的重点领域.本文系统梳理了思想道德、制度机制、岗位职责及社会环境等装备竞争性采购过程中可能遇到的廉政风险类型,阐述了竞争性采购项目提出环节、竞争性采购信息发布环节、候选装备...     

无人车用智能导航技术国际态势分析

根据无人车用智能导航技术相关的研究与综述论文、专利发表情况,对该专业技术领域进行总体分析.选取1990—2020年的数据,针对论文发表情况,主要对其发展趋势、国家/地区分布、机构分布、出版物分布、高被引论文、被引频次和研究主题进行深入分析;针对专利申请现状,主要对专利申请时间、国家/地区分布、专利权人、专利研发技术热点...     

军事地理信息系统数据组织与显示实现及应用

在信息作战条件下,军事地理信息系统(MGIS)作为作战指挥自动化、数字化战场、辅助军事决策和现代武器系统的战场地理环境平台倍受世界各国的重视.在讨论军事地理系统的数据模型和数据结构的基础上,研究了军事地理信息系统的数据组织方法,针对数据存储结构设计进行了详细的论述,提出了一系列数据结构样本及数据系统设计方案,并通过软件开发实例,验证了其具体实现方法和途径.地图数据模型规划以Coverage模型为基础,在数据处理过程中以Geodatabase对象操作为原型,综合两者的优势,提高了海图的显示速度,并在实际工程中得到了很好的应用.     

战略决策模拟中的态势表现

战略决策模拟中,态势表现是实现模拟可视化的关键,具有举足轻重的作用,其研究与实现是一项具有相当难度的课题.首先分析战略态势表现所要解决的两个基本问题,即态势数据和可视化表现;其次着眼于两者的分离,按照面向对象的设计思想,提出了一种面向对象的战略态势表现实现思路;最后,给出了开发战略态势表现系统的基本工作思路.在决胜系列战略决策模拟系统的开发中,按照该思路实现了态势表现子系统,较好的满足了模拟需求.