从突发公共卫生事件角度思考新时代后勤保障工作

2019年年底,一场突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情在全国爆发,中华民族的复兴之路和中国人民的幸福生活都面临着严峻的考验和挑战。这次疫情使人们对公共卫生突发事件有了更清醒的认识,完善重大疫情应急响应机制成为今后公共安全必须加强的一项重要工作。此次的公共卫生事件具有显著的突发性、广泛性和群体性,与战时后勤保障环境具有相似性,为深入研究后勤保障工作提供了经典的现实案例。本文借鉴抗击疫情经验教训分析军队后勤保障工作,结合大数据、物联网和人工智能等高新技术实践经验,从后勤指挥、战场感知、物资配送和网络通信等多个方面提出新时代后勤保障建设的思路和方法,对未来加强新时代后勤保障工作具有一定的借鉴及参考意义。     

基于GPS+GLONASS观测的高精度、快速定位与定向试验

在现代战争中 ,导弹发射阵地的高精度、快速定位与定向是实现灵活机动作战 ,有效地打击敌方目标 ,保障野外实战生存能力的需要。首先 ,重点论述快速构筑导弹发射阵地的实施过程以及GPS +GLONASS组合系统的数据处理方法。最后 ,通过使用连续 2 4h的观测数据分段试验计算 ,结果表明 :利用GPS +GLONASS组合系统 ,在 2 0min时间内可以完成对导弹发射阵地的高精度定位、定向任务     

四川省消防部队基层官兵心理问题调研及分析

为了掌握四川省公安消防部队基层官兵的心理健康状况 ,找准发生引起心理问题和不健康因素的应激源及其特点 ,我们对消防部队基层官兵进行了心理问题调研 ,发现公安消防部队基层官兵中存在不同比例的各种心理问题。他们心理负荷较重 ,紧张性生活事件经历的特点与一般人群不完全一样。为此 ,应在部队的经常性思想工作中引进和建立适合消防部队特点的心理教育疏导工作机制 ,有针对性地采取有效措施预防和减少消防部队官兵心理障碍的发生 ,确保部队的高度稳定和保持昂扬的斗志 ,完成各项任务     

试验面选取对碳钢点蚀电位测量的影响

采用金相分析技术和准稳态极化试验研究了试样试验面选取对碳钢点蚀电位测量的影响.结果表明,当不同试验面的夹杂物形态有很大差异时,测得的点蚀电位有较明显的差异.     

飞秒激光脉冲测量原理与数值模拟分析方法

飞秒fs(1fs=10~(-15)s)激光脉冲测量是飞秒激光技术中非常重要的研究内容,由于测量的复杂性,操作上一般是实际测量与数值模拟结合进行,因而非常注重测量的方法性,但在实际测量中,许多测量者只注重单一方法的使用,最终往往很难达到理想的结果。为此,在对自相关测量法原理作简要介绍的基础上,着重阐述了近年发展起来的基于其上的光学频率光栅开关法(FROG)和自参考光谱位相相干电场重建法(SPIDER)的原理,及其数值模拟分析方法,以给实际测量者提供一个较全面的方法参考选择。     

捷联惯导惯性系动基座对准算法研究

针对船载等晃动基座环境,利用多级低通FIR数字滤波器和过渡的惯性坐标系,实现了惯性系动基座对准。分析表明,对准精度取决于等效的东向陀螺漂移大小以及FIR滤波器组的特性,该方法的对准时间长短取决于FIR滤波器组的阶次,并从原理上解决了大失准角问题。实验结果表明:惯性系对准新方案的对准精度与传统罗经方法精度相当,但新方法收敛更快,而且适用于任意失准角。     

结合动态时间弯曲与决策树方法的液体火箭发动机故障诊断

对某大型液体火箭发动机的热试车数据及通过发动机模型仿真得到的故障数据进行动态时间弯曲分析,得到弯曲路径集,然后结合决策树方法进行了故障检测和诊断。对于故障试车没有出现漏报警和误报警,对于正常试车没有出现误报警。通过与神经网络、支持向量机等方法所得结果的对比,证明该方法可以成功地应用于火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。     

基于区间数多指标决策的效能评估方法

针对武器效能评估的指标值以及度量指标权重的选取存在不确定性、模糊性和主观性的问题,根据作战效能的特点与系统工程思想,提出了基于区间数的灰色关联法和D-S证据理论相结合的效能评估方法。通过灰色关联法将指标区间值转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,在此基础上与D-S证据理论相结合,构造一种新的基本概率分配函数和新的信息不确定度提取方法,把不确定性问题转化为确定性问题,再利用D-S合成法则进行信息融合,确定最优方案。通过案例分析,结果表明该方法可以得到有效的决策结果并降低决策的不确定性。     

基于时序超网的作战体系效能指标动态测量方法

由于作战体系具有整体涌现性、动态演化性以及能力相对性等复杂系统特征,传统树状指标体系与加权求和的静态评估方法已不再适用。提出一种基于时序超网的作战体系效能指标动态测量方法。以复杂网络理论为基础,利用网络模型特征参数对部分作战体系效能指标进行映射;采用超网络与时序网络相结合的方式,构建作战体系时序超网模型;通过分析体系超网络中各层网络的特点,分类选取网络特征参数。基于兵棋推演数据对作战体系中交战网的特征参数进行了动态测量,验证了方法的有效性。