重型特种车辆变速箱空载台架试验换挡技术

重型车辆变速箱进行部件修理时,为检验修理质量,变速箱装配好后,需进行变速箱空载台架试验。试验时,换挡操纵比在原车辆上换挡困难得多。为优化试验台结构,简化设计,实现试验台集成设计,对空载台架试验的换挡操纵装置采用气动换挡技术,并增加了控制机构。通过试验证明,气动换挡机构较好地解决了变速箱台架的换挡问题,减轻了劳动强度。     

研制综合集成的检测试验设备推进通用装备保障转型建设

在分析我军通用装备保障现状的基础上,总结了在一体化联合作战条件下现有保障设备存在的不足。从一体化联合作战装备综合保障的需要、保障资源的优化配置及保障机构能力建设3个方面,阐述了发展综合集成的检测试验设备的必要性。从基于参数的设计思想、总线技术的发展及保障手段配套建设实践取得的经验等方面阐述了研制的可行性。最后提出了发展综合集成检测试验设备的3点建议。     

基于组合熵权的联合作战目标选择模型研究

针对作战中目标选择与排序问题,分析确定了8种在联合作战条件下影响目标选择关键因素。在此基础上应用多属性决策理论,以组合熵权系数确定指标权重,建立了目标选择模型。模型简洁易于实现,并且在决策中有效减少了主观随意性。最后通过仿真实例说明了模型的有效性和可操作性。     

人工免疫在军事领域的应用

人工免疫学是继神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域和研究热点.为探讨人工免疫可运用的军事领域,给相关科研工作者提供新方法、新思路,对生物免疫系统的一些概念进行了介绍,简要分析了生物免疫系统中的免疫机制,人工免疫系统基本特征,然后着重分析了该学科在信息系统安全、防御系统设计、目标识别、故障诊断、优化、火力分配等方面中的应用.     

基于通用黑板模型的IMSE网络中心节点识别

运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。     

防范爆炸恐怖袭击对策探讨

目前,在警卫工作中防范爆炸恐怖袭击还处于一种被动状态.如何防范针对警卫对象和警卫目标的爆炸恐怖袭击,确保绝对安全,是亟待进行研究和探讨的重要课题.针对爆炸恐怖袭击的特点,从技术层面分析论述了防范思路及对策.     

战时装备维修保障力量抢修行动模型构建与求解

针对战时装备维修保障任务重、修理时间有限以及维修保障力量类型与待修装备损伤需求不匹配,难以实现战场精确保障的问题,进行了战时装备维修保障力量多目标行动控制研究。考虑修理时间窗、装备损伤状态、维修保障力量类型与维修保障能力变化以及非遍历性等复杂约束,构建了以装备重要度总和、修竣装备总和以及超出修理时间窗时间总和为目标的维修保障力量多目标抢修行动控制模型。对带精英策略的非支配排序遗传算法进行改进,结合变邻域搜索算法加强算法的局部搜索能力,设计了改进变邻域搜索和非支配排序遗传算法的混合算法实现模型求解,并通过示例验证了模型及算法的合理性和有效性。     

子弹散布中心正态总体分布参数的融合估计

对带有均匀抛撒子弹头的常规导弹的命中精度评定 ,其关键在于子弹散布中心分布参数的准确估计。通常的方法由每次试验的子弹落点数据获得一个子弹散布中心 ,再由少数的几个散布中心数据、运用经典的统计方法求散布中心的正态总体分布参数 ,其不足之处在于小样本条件下采伪的概率很高。考虑到子弹散布中心只是子弹落点数据的一阶矩 ,并不能充分表达子弹落点数据所蕴含的信息量 ,而子弹落点个数远远大于导弹试验的次数 ,子弹落点所蕴含的信息比子弹散布中心所蕴含的信息要丰富得多。鉴于此 ,研究了一种子弹散布中心总体分布参数融合估计的新方法     

提升自我控制能力的有效途径

良好的自我控制对于个体在学习、工作和人际关系等生活领域中获得成功而言是至关重要的.传统上,有意的冲动抑制行为被认为是自我控制的核心成分,是提升个体控制冲动效率的主要途径.近来一些研究者认为目标、动机冲突和欲望等因素也会影响冲动行为的控制.对于特质自我控制的研究也发现,有意的冲动抑制行为是一种低效的冲动控制方式;另一方面,目标导向和习惯限制则可以有效地控制冲动行为.     

绕月轨道阴影区域建模与轨道优化

针对绕月运行轨道建立月球阴影区域与地球阴影区域的数学模型,给出了卫星是否处于阴影区域的判据;利用黄金分割法搜索出了阴影区域的边界值。将禁忌搜索算法嵌入遗传算法中并结合具体案例,搜索出了阴影时长最短的最优目标轨道。所给出的绕月轨道阴影区域模型简单且能够满足工程精度需求,可用于星上自主预报算法;所给出的嵌入式遗传算法能有效避免陷入局部最优并快速收敛。