装备保障兵棋动态评估方法研究

针对装备保障兵棋推演中的方案裁决和分析评估问题,对装备保障效能动态评估方法进行了研究.从分析装备保障兵棋要素入手,构建基于兵棋地图的评估模型.该兵棋地图评估模型能够充分利用地图中的静态地理环境信息和动态战场环境信息,对装备保障方案进行综合分析并给出评估结果,为装备保障方案的制定、调整和执行提供依据.     

基于标注事件图的空间数据库主动规则终止性分析

主动规则的终止性分析强化了规则的设计高效性。给出主动规则元模型的概念作为主动规则终止性分析和比较的基础;对精化触发图进行扩展,提出标注事件图分析模型。结合实例给出终止性分析算法。与各种方法的对比说明标注事件图是可应用于终止性分析的通用抽象模型。     

基于ForCES体系结构的IPv6路由器的研究与实现

分析了开放网络体系结构研究现状,并在ForCES体系框架下提出一个OpenRouter路由器结构模型,该模型由四个逻辑层次组成,三个标准的API对路由器进行功能模块化分离,使标准模块化路由器实现成为可能。在此基础上,重点介绍了遵从OpenRouter结构模型的IPv6路由器系统的实现及关键技术。     

基于MDO方法的卫星集成设计系统分析与实现

为解决多学科设计优化方法中多学科设计、多学科分析、多学科优化过程与卫星总体设计流程集成的问题,采用变复杂度建模技术,并借鉴产品数据管理思想,设计并实现了面向总体设计的卫星集成设计软件系统。阐述了软件的设计思想、系统组成和功能特点,并给出了月球探测卫星概念设计问题的具体应用实例,结果表明软件在解决多学科设计优化方法应用于卫星集成设计问题时的可行性。     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。     

大延时网络中的主动队列管理机制

研究了网络延时对路由器主动队列管理机制的影响,分析了几种典型主动队列管理算法在大延时网络中的性能。在介绍了基于内模补偿的DC-AQM算法的优缺点之后,根据PID控制器延时补偿的Ziegler-Nichols设定方法,提出了ZNDC(Ziegler-Nichols delay compensation)AQM算法并进行了仿真实验验证,实验结果表明算法达到了预期的目标。     

金属靶体材料动力硬度测试及动态阻力分析

以高速侵彻下45钢靶体侵彻阻力为研究对象,开展了弹体高速侵彻45钢靶体试验,获取了典型弹体对45钢靶体的成坑参数。基于高速侵彻阻力模型对靶体侵彻阻力及影响因素进行分析。结合流体动力学侵彻模型对不同弹体材料侵彻45钢靶体侵彻深度规律进行研究。研究结果表明:随着撞击速度的增大,45钢的靶体阻力从5. 13 GPa减小到3. 7 GPa;基于材料动力硬度测试方法的靶体动态阻力测试结果和理论计算结果吻合较好;随着靶体动态屈服强度的增大,靶体阻力呈线性增大的趋势;侵彻深度及靶体动态阻力理论计算结果和试验数据吻合较好,说明所提动态阻力确定方法可行,可为高速侵彻动力学研究提供参考。     

面向图计算应用的处理器访存通路优化设计与实现

针对图计算应用的访存特点,提出并实现一种支持高并发、乱序和异步访存的高并发访存模块(High Concurrency and high Performance Fetcher, HCPF)。通过软-硬件协同的设计方法,HCPF可同时处理192条共8种类型的内存访问请求,且访存粒度可由用户定义,满足图计算应用对海量低延迟细粒度数据访问的需求。同时,HCPF扩展了基于内存语义的跨计算节点定制互连技术,支持远程内存的细粒度直接访问,为后续实现分布式图计算框架提供技术基础。结合上述两个核心研究内容,基于流水线RISC-V处理器核,设计并实现了可支持HCPF的RISC-V片上系统(System-on-Chip,SoC)架构,搭建基于FPGA的原型验证平台,并使用自研测试程序对HCPF进行初步性能评测。实验结果表明,HCPF相比原有访存通路,最高可将基于数组和随机地址的两种随机内存访问性能分别提升至3.5倍和2.7倍。远程内存直接访问4 Byte数据的延时仅为1.63μs。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

新一代指控系统任务控制能力分析与评估

随着新兴信息技术在军事上的广泛应用,联合作战背景下使命任务趋于多样化,同时军事行动对指挥控制系统尤其是任务控制能力提出了更高要求,因此,开展了新一代指挥控制系统的任务控制能力分析与评估研究。结合新一代指挥控制系统特点,根据任务控制能力的具体含义,构建任务控制能力指标体系;结合各指标的特性,建立可量化的数学模型;运用灰色层次分析法完成任务控制能力效能评估,为系统性能改进和完善提供重要参考。