基于刚柔耦合的坦克炮发射动力学仿真分析

炮口扰动是影响坦克炮射击精度的重要因素,为研究弹丸出炮口瞬间的炮口扰动规律,基于多体动力学与有限元方法构建了坦克刚柔耦合的全车动力学仿真模型,该模型考虑了身管的柔性特性,对身管进行了模态分析,得到了身管的模态中性文件。通过仿真,对比了后坐部分最大后坐位移与最大后坐速度的试验值与仿真值,对刚柔耦合模型的仿真结果进行了验证。在此基础上,分析了刚性身管和柔性身管对炮口扰动的影响,结果表明：考虑身管柔性特性的刚柔耦合模型能够有效提高坦克炮射击仿真精度。     

物元Petri网建模方法及其应用

传统Petri网理论难以处理具有多属性对象复杂离散系统的建模问题,物元Petri网结合了物元理论能够很好地解决这一问题,是值得进一步研究并应用的新的复杂离散系统建模方法。将物元Petri网定义成一个5元组,借用物元的概念定义了物元托肯,建立了物元Petri网理论的运算规则,提出了物元Petri网并发及冲突的分析方法,并给出了建模步骤。以某设备从拆卸到修复的维修过程建模为例,给出了物元Petri网理论的应用示例。示例表明了物元Petri网在具有多属性对象离散系统建模中的优势。     

基于DEA/AHP方法的自行火炮作战效能评估

为提高自行火炮作战性能评价的客观性,采用DEA/AHP两阶段模型对所有自行火炮作战性能进行综合评价。该模型第一阶段使用DEA方法计算所有自行火炮之间相对有效性。以构造AHP的判断矩阵,第二阶段对判断矩阵进行AHP计算并作全排序优选,最后给出了排序结果。     

一种用于战略对抗演习的多媒体电视新闻系统

文本、图片和图形等静态媒体在满足面向高层的战略决策训练的可视化需求方面变得日益困难。因此,电视新闻媒体被引入进来解决这个问题。设计了一种多媒体电视新闻系统—虚拟新闻。虚拟新闻集文字、图像、音频和视频于一体。详细讨论了工作原理、结构、关键技术、优点以及和其他类似电视新闻的比较。在国防大学,虚拟新闻成功地应用于面向高层的战略对抗演习。结果表明,虚拟新闻能够有效地满足战略对抗演习的需要。     

俄罗斯军事人才生成机制对武警视级指挥院校任职教育的启示

俄罗斯军事教育注重培养学员的国家意识,强调教员必须具有很强的综合能力,教学方法灵活、实用,考试方法突出能力素质的考核。俄罗斯军事人才培养形成了注重实战演练、坚持岗位轮换、引进竞争机制、重视鉴定考核的良性机制,保证了人才培养的质量。武警部队初级指挥院校提高任职教育质量应借鉴俄罗斯军事人才培养方法,在培训内容、教员选拔、授课方法、考试形式等方面进行改革。     

基于SVR弹药消耗数量的预测建模

精确化保障已成为航空武器弹药保障发展的新趋势。针对弹药消耗数量预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用SVR方法,建立了某型弹药消耗量的预测模型。仿真试验结果表明,SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。     

基于三角白化权函数的武器装备 研制项目技术风险评估

针对武器装备研制项目技术风险评估问题,利用灰色理论中的三角白化权函数,建立了武器装备研制项目技术风险评估模型。最后,结合实例验证说明了该模型的可行性,在同类问题中亦具有一定的参考使用价值。     

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。