高能激光系统的新设计概念

高能激光系统新的设计概念已经由美国联合研究中心发展扩大,这个新的概念是:形成一个圆形截面的（面包圈形）的光束,用它来引导“第一”光束通过大气而不受由热晕所造成的扩散的影响。 当靠近激光束的空气由于吸收辐射热而密度下降后就出现热晕,这个问题已经研究了十多年了,这是由衍射效应造成的结果,会使光束弯曲并散焦。     

提高洲际导弹生存能力的两种方案

为对付苏联先发制人的袭击,美国提出了两种方案设想,这两种方案能使民兵导弹进行轨道式飞行或气动巡航式的闲逛。     

船用汽轮机装置冷凝器出口凝水中的最小含氧量

为使汽轮机装置可靠工作,必须防止凝水——给水系统各部分的腐蚀,为此应尽能减少给水中的各种腐蚀性产物。这对于轻型汽轮机装置的蒸汽发生器尤为重要,因为在它的高应力受热面上出现沉淀物会引起严重后果。如果在冷凝器之后所采取的任何防止腐蚀的除氧设备能正常起作用,则由冷凝器到除氧器这段管道的腐蚀程度决定于由冷凝器排出的凝水中腐蚀性气体,首先是氧气的含量。因此.不管汽轮机装置中是否装有除氧器,应使由冷凝器出来的凝水系统中进入凝水的含氧量最小。在热井中设置除氧设备,往往使冷凝器的结构趋于复杂,不可避免地使它的尺寸增大。为此,在没有除氧设备的     

带电粒子束武器?

“即使用来说明苏联正在接近部署这些武器的‘证据’是真实的,但是这些证据是完全不切题的。”     

“救星”号搜索-救援地效翼船

1989年,“共青团员”号核潜艇失事,造成42人死亡。这一事实表明:缺少紧急救援海难遇险人员的有效工具是很大的遗憾。该事件发生后,俄罗斯联邦政府通过了一系列决议,旨在发展整套海上飞行搜索一救援设施,其中特别注意为海军解决在阿历克谢耶夫中央水翼船设计局科研生产联合企业(即现在的中央水翼船设计局股份公司和伏尔加造船厂     

多计算机系统中的容错任务分配和再分配

在一组互连处理机(计算机)中任务分配的目的是使资源的有效使用最大化,并由此而减少作业的解题周期。本文提出的在多计算机系统中分配任务的简单而有效的方法旨在系统和设计者确定的资源限制条件下,使处理机间的通信成本最小。因为每个任务的执行时间、可用处理机数目、处理机速度和存储容量对系统或设计者来说是已知的,因此,限制可看作为是由负载平衡引起的。随着处理机数目的增加,在任何时间在系统某处出现故障的概率也随之增加。几乎没有已建立的任务分配模型考虑了可靠性性质。在多计算机系统中,我们定义系统可靠性为系统可成功地运行任务的概率。在确定(非冗余)任务调度策略以后,任务静态和冗余地再分配给处理机。这是一种时间冗余形式,在这种形式中,如果在执行期间某些处理机故障,那么所有任务可以在剩余的处理机上(但以更长的时间)完成。由于是任务的静态预分配,这种方法比众所周知的多计算机系统中的动态再配置和滚回恢复技术更简单,因此也更实际。通过把该方法应用于不同的例子和实际的通信网络多处理机系统,我们验证了硬件容错任务分配和再分配的有效性。     

在复杂的工程领域支持时间类型实时学习的“神经”网络模型

开发、维护和检验知识库的困难激励我们对自适应系统更感兴趣。但是,已经证明符号范例有碍于动态或噪声环境中的学习。本报告叙述基于仿真的研究计划,该计划说明作为在这样的环境中学习的健壮增强模型基础的修正连接式记忆单元的效用。这种学习模型根据一个定性的、基于目标的结构产生有效的基于规则的行为,这种结构进一步支援从这些复杂领域的经验中导出的二级目标或智力模型的开发。     

多目标跟踪中求解数据互联问题的模拟扩散网络体系结构

在多目标跟踪情况下求解数据互联问题要求计算把第i个量测分配给第j个目标的概率β~j。先前,我们曾提出一个根据分层的、异步(序列的)博尔兹曼机的并行结构估计互联概率。本文介绍具有随机神经元的这种结构的有效模拟实现。用矢量郎之万方程描述这种网络的动态,结果网络近似为一个真正的具有潜在快速收敛性的同步博尔兹曼机。在分层的两维网络中,概率β~ji渐近地等于量化的神经元输出vij的激活频率。描述了近似真正互联概率的设计准则。分析了在有界区域内表示为扩散过程的每一个随机神经元的暂态和稳态性能。把分层扩散网络的性能与理论的极限作了比较,也同异步博尔兹曼机的性能进行了比较。     

神经网络在目标跟踪数据融合中的应用

卡尔曼滤波是大多数多目标跟踪算法的基本组成部分,其余组成部分通常包含若干形式的数据互联方法。这里打算把神经网络加到正规的卡尔曼滤波器中,使此神经网络提供滤波所需要的自适应能力。这样,卡尔曼滤波器的估计误差将会减小,从而改进了多目标跟踪的解。仿真结果表明此方法是有效的。     

美国海军用基于知识的实时系统进行态势评估

本文分析了海上态势和威胁评估过程,使用一种被称之为MUSE的基于知识的实时系统提供了某种态势评估子函数执行的数字的结果。文中首先简单介绍了MUSE系统,介绍了MUSE仿真器,这种仿真器如远程雷达,中程雷达,火控雷达和电子支援措施(ESM),敌我识别(IFF)以及数据链传感器产生实时空中航迹。提供了一幅海上态势和威胁评估的功能图,同时提供了这两个过程的最重要的子功能。论述了这些子功能在防空驱逐舰的操纵室里的任务以及如何使用MUSE基于知识的系统来为这些子功能进行电脑建模。论述了统计实验。在统计实验中,用仿真器在SUN SPARC10工作站上产生了三百秒的实时空中航迹数据,通过以太网传送到在SUN SPARC5工作站上运行的MUSE基于知识的态势评估系统。文中也对这个基于知识的系统所产生结果进行了评价。