基于主成分的改进马氏距离TOPSIS方法

针对指标变量线性相关,导致变量协方差矩阵行列式(广义样本方差)为零无法应用马氏距离的情况,采用主成分分析法对指标变量进行线性组合,在不减少信息量的同时,得到少数几个不相关的主成分,由主成分构成的协方差矩阵行列式不再为零。依据降维后的主成分变量,采用基于马氏距离的逼近理想解法对五种预警机探测引导能力进行了排序,经检验其结果与实际情况相符。     

某火箭炮高低行军固定器设计与仿真分析

根据某火箭炮的特点和行军固定器的设计要求,对比各种锁紧方式的优缺点,为其设计了机械式高低行军固定器,通过计算初步确定了楔形块和驻钩上斜面的倾角、回复弹簧的刚度系数等主要参数。在Adams中仿真行军固定器的锁紧、解锁和受冲击载荷作用的过程,检验其是否能满足使用要求。根据动力学仿真结果得到的载荷数据,在Abaqus中对行军固定器的关键部件支臂进行有限元分析。仿真和计算结果表明:行军固定器可实现自动锁紧,解锁过程所需的手柄力符合设计要求,在冲击载荷作用下锁紧可靠,支臂的刚强度满足要求。     

指定目标不延误条件下的拦截决策算法

从现有的拦截排序准则出发,根据实际作战中进袭目标的特点,应用现代排序理论,分别建立了动态目标拦截排序模型和总损失最小化模型,给出相应的求解算法。最后实例计算得出模型既体现了现有的拦截准则,又对现有的准则进行了推广。     

电磁脉冲对高频结构的热效应分析

对于Cerenkov型器件,由高频结构温升引发的热脱附会造成的射频击穿,进而导致输出功率降低和脉冲缩短。基于此,研究了电磁脉冲对高频结构的加热温升效应,推导了高频结构的温升公式,指出了理论公式的适用范围,并给出了数值求解试件温升的方法。以二周期1 MV·cm^-1的高频结构为例,进行了温升的数值计算和仿真研究。结果表明,脉宽100 ns的单脉冲对不锈钢试件的温升效应明显高于其他材料。当系统工作在高重频时,电磁脉冲的温升作用可能使金属材料达到气体脱附的阈值从而引发气体脱附形成局部高压。该研究可为高功率微波源中的气体脱附以及射频击穿等研究提供参考。     

单兵信息系统协同作战技术研究

协同作战是提高体系作战能力,发挥整体作战效能的关键,针对单兵班组在未来信息化条件下单兵作战单元协同作战的协同模式、协同流程、协同策略,协同指挥、协同作战效能评估等方面进行阐释,对未来单兵信息系统班组协同作战技术研究具有一定的指导意义。     

结合景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配;计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,具有较高的平台定位精度,具备一定工程实用价值。     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

基于向量相似度的组合赋权方法

针对多属性决策中属性权重的确定问题,提出了一种基于向量相似度的主、客观权重的集成方法。用权向量的相似度作为不同赋权方法重要性的度量,意义明确,计算简单,可操作性强。最后结合算例验证了此方法的有效性和实用性。     

瞄准式战斗部瞄准策略研究

对不同的瞄准点,瞄准式战斗部对目标毁伤效果不同,为此提出了适用于瞄准式战斗部的瞄准策略,保证了对目标较高的毁伤概率和较好的毁伤效果,解决了起爆之前战斗部的定位问题。     

少数民族大学生学习拖延现状研究——以喀什师范学院为例

喀什师范学院是一所民汉合校,少数民族大学生和汉族大学生在总体学习拖延水平上有些许差异,在学习任务方面表现出较多的拖延行为;少数民族大学生总体学习拖延情况不严重,在性别方面不存在显著性差异,而在学科和年级方面存在显著性差异。对民族大学生的学习拖延应引起足够的重视,以便采取相应措施帮助民族大学生减少拖延行为,养成良好的学习习惯。