模糊需求下保障设施选址-路径模型及算法

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。     

新一代GPS卫星信号的研究

随着GPS现代化建设进程的不断推进,改善导航与定位精度、扩大服务覆盖面和改善服务持续性,提高系统安全性和抗干扰性、注重兼容与扩充等技术相继得到了应用与实施.为此,在分析新一代GPS卫星信号改进与变化的基础上,从包含新的信号调制体制、新的军用伪码信号及其增强型应用,考虑兼容和新需求的民用伪码及新频段增设等方面进行了较为系统的归纳与深入地研究,进一步通过仿真分析验证了新一代GPS卫星信号的先进性和拓展性,从而为发展我国天基导航系统提供依据.     

基于组件的C~4ISR系统需求开发方法

如何获得完整、准确的需求文档以及如何提高需求描述的重用性一直是C4ISR系统需求研究的重点,是C4ISR需求工程研究的重要组成部分.从研究C4ISR需求文档的现状出发,提出了基于组件的C4ISR系统需求开发方法,即将组件化封装、重用的思想引入到C4ISR系统需求的开发.对C4ISR需求组件体系的外部结构和内部结构进行了研究,并对需求组件的重用性进行了研究,给出了基于组件的C4ISR系统需求开发过程框架.该方法提高了需求的可用性和重用性,为撰写高质量的C4ISR需求文档提供了一条有效的途径.     

网络中心战条件下的导弹作战模拟研究

从网络中心战的概念入手,分析了网络中心战条件下导弹作战的概念;从导弹作战系统入手,结合网络中心作战样式,分析了网络中心战条件下导弹作战系统内部结构;从系统动力学基本原理出发,结合导弹作战的概念和结构,建立了网络中心战条件下导弹作战的系统动力学模型;从作战想定出发,突出战场制信息权的重要性,制定了作战对策,形成了导弹作战对策的结论;最后提出了加强我军导弹部队信息化建设的建议.     

核心体系结构数据模型的改进方案

核心体系结构数据模型(Core Architecture Data Model简写为CADM)提供了如何组织C4ISR系统体系结构数据的概念视图,其设计思想对体系结构数据的查询效率、可重用性以及可扩展性有着非常重要的影响.概要介绍了CADM的设计思想,并针对当前CAMD模型数据重用粒度低、扩展性差等缺点,提出了开放性原则、规范性原则、兼容性原则以及重用性原则等数据模型的改进方案,最后分析了这种方案的优缺点.     

空化射流实验研究

空化水射流技术是将空化作用引入到高压水射流而形成的一种新型高压水射流技术,在同等条件下,空化射流相对于普通高压水射流具有破碎和切割能力更高的特点。通过数值模拟和实验方法对空化技术进行研究,进行了喷嘴流场的数值模拟计算,设计了空化射流实验装置及空化喷嘴。以生锈铁板为研究对象,分别进行了喷嘴型号、打击时间、入口压力、靶距和扩散段长度的空化射流打击效果对比实验,研究了空化参数对空化效果的影响。实验结果表明角形喷嘴进行淹没射流的空化效果较好,空化射流除锈具有最优打击时间。不同的入口压力对应不同的最佳靶距。     

对我国农村环境污染防治对策的系统分析

分析了现阶段我国农村环境污染的主要特点,并对农村环境污染防治的宏观对策进行了系统性分析。由手农村污染严重、防治形势严峻且比城市环境污染情况复杂,在制定农村环境污染防治对策时,需要运用系统工程原理全方位、全过程分析实际情况,制定整体效果最优的系统化对策组合,并注意对策措施的系统性、协调性、连续性和针对性。     

基于贝叶斯网络的态势认识

态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测,不确定性知识表示和推理是态势认识过程中需要解决的两个重要问题。基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,综合应用贝叶斯网络因果推理和诊断推理,提出了态势认识的贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络信息传播算法,给出了态势认识系统实现的方法,并通过实例计算论证了该方法的可行性和实用性。     

“天人合一”思想与坚持可持续发展战略

“天人合一”思想的精华在于比较系统地提出了处理人与自然关系的一系列基本观点 ,值得我们继承和发扬的有“天人一体”的整体观、人与自然和谐观、“尽乎人道 ,合乎天道”的价值观以及“知止”观等。“天人合一”思想中一些过时、错误的观点 ,我们则必须抛弃。     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.