基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

鳍对拖式吊舱推进器水动力性能的影响

为考察鳍对拖式吊舱推进器水动力性能的影响,用基于速度势的面元法建立了吊舱推进器水动力性能计算的数学模型,对附鳍的吊舱式推进器的定常及非定常水动力性能进行了预报.螺旋桨和吊舱及鳍之间的相互影响通过迭代计算来处理.采用计算较为简便的关于扰动速度势的基本积分微分方程,并采用双曲面形状的面元以消除面元间的缝隙.在桨叶随边满足压力Kutta条件,用Yanagizawa方法求得物体表面的速度分布.计算了无鳍、单鳍和双鳍拖式吊舱推进器的水动力性能,计算结果表明,鳍会产生推力,使得双鳍时整个推进器的水动力性能最好,单鳍次之,无鳍最低.     

军械器材军地联储联供保障方法

提出了军地军械器材联储联供保障方法的概念,分析了联储联供保障方法的特征,给出了军方保障、地方保障、军地合作保障3种保障模式,为实施军械器材联储联供保障奠定了理论基础.     

坦克柴油机缸内热状况分析

为研究坦克柴油机缸内主要受热部件及冷却液温度的分布状况,根据柴油机冷却系统及机体水道的结构特点,构建柴油机缸内工作过程及冷却系统仿真模型,通过台架试验对仿真模型进行验证,计算误差小于5％.基于仿真模型,计算柴油机各缸的缸盖、活塞、缸套表面以及缸盖、缸套外侧冷却液的温度,结果表明:柴油机缸内主要受热部件及冷却液温度分布不均匀,活塞表面温度第5缸最高,各缸最大温差为40.7℃;缸盖、缸套表面温度第1缸最高,各缸最大温差分别为169.6℃和129.6℃;缸盖、缸套外侧冷却液温度第5缸最高,在外特性1 400 r/min下为108.6℃和105.3℃,高于柴油机出水温度(93.3℃)15.3℃和12℃.     

基于无线局域网MAC层DOS攻击的入侵检测

为了检测无线局域网MAC层的6种DOS攻击方式,提出一种基于Hybrid特征选择和支持向量机的入侵检测算法.该算法先用混合器模式的Hybrid特征选择算法提取8个识别攻击的流量统计特征,然后利用支持向量机对待检测对象进行识别分类.通过建立仿真环境对检测模型的检测效果进行统计验证,表明检测模型在具有较高检测准确率和较低的虚警率,能够有效地检测MAC层DOS攻击,具有实用价值.     

美国“睡莲战略”探析

近年来,美国持续实施全球战略调整,提出了“睡莲战略”的概念.文章从“睡莲战略”基本概念着手,深入分析该战略提出的深层次原因;紧密联系美国当前采取的一系列举措,研究“睡莲战略”的主要构想;最后,综合分析了“睡莲战略”实施的影响及其制约因素.     

助力教师专业成长 提升边疆基础教育质量——基于2019年兵团“国培计划”项目的思考

“国培计划”的实施极大地助推了兵团教师队伍建设,为边疆基础教育质量提升做出了巨大贡献。2019年,兵团“国培计划”项目在实施过程中遵循教师成长规律,重视分层分类设计,严格遴选高水准承训机构,严格过程管理;加大对南疆团场教师的培训力度,助力国家脱贫攻坚及兵团向南发展战略,培训取得良好成效。今后应加快探索“互联网+”背景下的兵团教师培训模式,进一步发挥教育科学研究在兵团“国培”中的基础性作用、智囊团角色,以推动“国培”更好地与边疆社会发展要求及教师专业发展需求相契合,助力教师专业成长,提升边疆基础教育质量。     

瞄准线稳定精度试验方法研究

通过对目前观瞄仪的瞄准线稳定精度试验方法分析,认为现有的方法测试精度差、效率低,构建了一套由观瞄仪、三轴转台、平行光管、视频记录处理装置等组成的试验系统,提出了一种基于图像处理的瞄准线稳定精度试验方法,该方法在某型军方竞标试验中得到成功应用.     

基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.