某文化广场性能化防火设计及其关键问题研究

地下空间的广泛开发利用给防火安全带来了很多新的问题,现有的：处方式建筑防火规范严重滞后于现代建筑对消防设计的要求。结合杭州波浪文化广场具体工程设计中存在的问题,利用火灾模拟和火灾安全工程学进行火灾风险评估,借助区域模拟软件CFAST对防火分区火灾蔓延、烟气运动过程进行模拟和定量分析,提出优化设计意见,并在工程设计中得到了应用。     

钢筋混凝土楼板耐火当量时间研究

从隔热性方面研究钢筋混凝土楼板的耐火极限,以室内火灾轰燃后的房间热平衡和热传导理论为基础,以钢筋混凝土楼板火灾中背火面的最高温度相等为原则,用计算机数值分析方法计算出楼板的隔火当量时间,并用最小二乘法回归出当量时间关于火灾荷栽密度和开口因子的计算公式,结果可使设计方法得到简化,为性能化耐火设计提供一定的参考。     

反恐分队作战效能的灰色聚类方法评估

评估反恐分队作战效能对加强反恐部队建设、提高反恐能力有一定的指导意义.本文根据影响反恐作战的主要因素,建立了比较全面的评价指标体系.运用层次分析的方法确定各指标的权重系数.采用灰色聚类的评价方法将子效能聚合成反恐作战的体系效能.其中要素包括样本矩阵、灰类、白化权函数.由此实现反恐分队作战效能的量化评估.最后通过实例分析和计算,证明评价模型的合理、有效、可行.     

基于熵权的多目标决策法在武器装备研发中的应用

武器装备研发决策属于多目标决策问题,给出一种基于熵权的多目标决策法,在只有判断矩阵的情况下,通过熵值确立评价指标的权重系数,得出可信度较高的排序方案,同时,结合实例对该方法进行分析说明。     

天福燎原——天福山起义部队的发展沿革

"天福山,我们从这里走来!"这是今天中国人民解放军66267、73111、75100等部队官兵引以为豪、发自肺腑的铿锵之音.这些部队亲切地把胶东称为自己的"老家",把天福山称作部队的"根".     

一种新的杂波环境下的多目标跟踪算法研究

杂波中的多目标的跟踪研究面临许多挑战.目标轨迹受多种动作制约,而且杂波通常是实质的非同质杂波.在多目标状态下,量测任务的计算量可能随航迹数和量测数呈指数增长,LMIPDA-IMM算法解决了这一问题.IMM算法可用来跟踪机动目标,LMIPDA算法计算目标存在概率,能够进行错误航迹的识别,从而航迹可自动起始和终结.LMIPDA提供了线性运算的航迹数和量测数多目标数据关联,仿真结果表明该算法在很强的非同质杂波中是很有效的.     

基于网关的雷达情报宽带IP传输体系研究

简要介绍了网关在外军情报互通中的应用情况,由此提出了一种基于网关的雷达情报宽带IP传输体系,研究了其拓扑结构、工作流程及各种情报源接入宽带网的方式;分析了情报通信网关的功能与组成以及情报采集、存储、转发中涉及的关键技术.针对情报交换格式标准各异,提出了利用XML语言进行统一描述的思路.在局域网内对系统时延进行了测试,分析了减少延迟的方法.最后对网关系统中如何进行命名管理进行了探讨.     

基于GO法的军事供应链可靠性分析

军事供应链管理要获得高效率和效益,最基础的必须是有高可靠性作保证。结合GO法——一种系统可靠性分析方法和军事供应链自身的特点,阐明了将GO法应用于军事供应链可靠性分析中的可行性。通过构建军事供应链结构模型,运用GO法原理,分析出军事供应链系统中的信号流和操作符,将军事供应链系统结构图转化为GO图,通过GO运算,求出各信号流的等效故障率,进而求出军事供应链中各节点的等效可靠度,对供应链网络结构模型的可靠性问题进行定量分析,并通过实例对该方法的应用进行了具体说明。结果表明：GO法不仅能够计算出整个军事供应链的可靠性,还可以清楚地得到各环节的可靠性,从而可以追溯出影响军事供应链系统整体可靠性的瓶颈,为制定相关的可靠性管理措施提供科学依据。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...     

基于规则的域间路由系统异常检测

随着Internet的爆炸性增长,域间路由系统变得越来越复杂并难以控制,许多与域间路由安全相关的事件广泛引起了人们的关注。提出一个基于规则的域间路由监测框架,其中的规则可分为常规异常检测规则和特殊异常检测规则,它们能有效用于检测异常路由和可能的攻击行为,这两种规则的不同在于特殊异常检测规则是由大量路由得到的Internet模型来定义。研究了Internet层次模型与ISP商业关系模型的构造,基于这个框架实现了一个原型系统———ISP-Health,最后给出了检测能力结果。