创新“三段五步”式复习策略 培养语文核心素养——以人教版四年级上册语文为例

为了更好地把培养学生语文核心素养和新课程基本目标落实到语文学科的复习课程中,根据小学语文学科的性质、特点,在实际复习过程中可采用“知识集结-知识变身(组内、班内)-知识升华(组内、班内)”的三段五步式策略,不仅增加了复习课程的趣味性和活泼性,还在夯实语文知识的基础上,有效培育了学生的语用、表达和交流、合作和探究的能力,以及批判性思维和创造性思维的能力。     

基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法

如何对复杂装备体系进行有效的认知决策,一直以来都是联合作战研究领域中的热点与难点,采用一种具有较强适应性的决策算法,对于应对战场突发状况具有重要意义.通过结合近端策略优化和分层强化学习,提出了一种基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法,以空地一体化联合作战为背景进行作战想定,结合自主设计的作战原型系统,分析了武器装备体系作战决策流程,对分层强化学习的层次结构、奖励函数的设计、决策网络结构和训练方法进行了详细说明.通过自主开发的仿真平台对算法的有效性进行验证,为联合作战中指挥决策的适应性机制问题提供较为有效的解决方法和辅助参考价值.     

基于改进二进制蝙蝠算法的装备资源保障规划

针对联合作战环境下的装备资源精确保障协同规划问题,考虑以所有保障任务完成时间最短为目标,以保障任务的执行时序和资源需求、保障编组占用冲突,以及资源平台能力更新机制等复杂条件为约束,构建数学模型,提出了基于动态列表调度(Dynamic List Scheduling,DLS)和自适应进化变异二进制蝙蝠算法(Adaptive Mutation Binary Bat Algorithm,AMBBA)的混合装备资源协同保障规划方法.通过动态列表调度选择当前执行保障的任务,在二进制蝙蝠算法寻优中引入自适应学习因子以平衡全局搜索和局部搜索能力,通过在当前可用资源集中搜索最优解为选定任务分配资源,以复杂地域联合作战为例仿真并验证规划效果,结果显示,所提方法可对大规模装备资源协同分配保障问题进行精确高效求解.     

【邀请论文】俄罗斯高超声速武器发展简析

高超声速武器研发是主要军事大国激烈竞争的重要领域,研发一旦取得成功,往往会产生颠覆性的军事博弈效应。俄罗斯高超声速武器的研发工作起源于苏联时期,经过数十年发展,已在高超声速助推滑翔武器和高超声速巡航导弹两个领域取得了突破,在全球处于领先地位。本文基于公开资料,简要回顾了俄罗斯高超声速助推滑翔武器和高超声速巡航导弹两类高超声速武器的发展历程,介绍了俄罗斯已经或即将服役的数种高超声速武器装备型号,分析了俄罗斯发展高超声速武器的战略动因与发展思路,总结了俄罗斯高超声速武器发展成果在各个领域与层次产生的多重影响,并指出了俄罗斯高超声速武器发展在研究资源投入、战斗力生成、作战体系构建等方面面临的矛盾与问题。     

旋转弹丸空气动力特性数值解法

为提高在弹道计算和弹丸设计中弹丸空气动力系数精度,采用隐式LU算法求解N S方程并考虑代数湍流模型,在旋转物面边界条件下计算弹丸的阻力、升力、俯仰力矩、滚转阻尼力矩、马格努斯力和力矩。通过对美国T388等弹丸的气动力系数计算并与弹道靶试验数据进行比较,以及对某榴弹的气动力计算结果在弹道计算中进行应用分析,表明用数值模拟得到的旋转弹丸空气动力系数好于以前用工程方法给出的结果。     

基于黑板模型的分布式协同任务决策方法研究

基于黑板模型的分布式指挥控制网络为未来复杂环境下海战中多平台间的高效协同提供了新思路,通过构建应用于多航母群联合海战的分布式协同网络,对多航母群联合海战下的系统负载进行了研究,建立了一种多平台任务决策的数学模型,采用嵌套遗传算法进行了仿真求解,得到了理想的任务决策方案。最后对由于目标函数中内部负载权重系数不同取值所引起的不同任务决策结果进行了比较,验证了将基于黑板模型的分布式协同网络应用于多航母海战协同决策的科学性,为分布式海战协同决策网络的后续研究工作奠定了基础。     

基于云重心评价法的雷达辐射源威胁评估

在联合防空作战背景下,建立雷达辐射源的评估指标集,利用云重心评价法,通过云模型初始化、拟定系统状态、确定指标权重、计算加权偏离度和确定评估模型的评语集5个步骤对目标进行威胁评估。计算指标权重多数利用AHP法、环比法等,受主观因素影响较大,为减少人为因素的干扰,采用排队法计算各指标的权重。最后进行仿真和案例分析,表明该方法的有效性和实用性。     

设计坦克水平向稳定器的最优传递函数法

介绍了如何用最优传递函数设计坦克水平向稳定器 ,并运用 Matlab仿真模块 Simulink分别对当系统的指令信号为单位阶跃信号和斜坡信号时进行了仿真 ,仿真结果表明设计的稳定器性能优于传统设计且结构简单。短调节时间使得火炮在行径间有很好的稳定状态 ,对提高命中率、打击目标有很好的效果 ,是稳定器设计的一种有效方法。     

遗传算法及其在导弹火力分配上的应用

遗传算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像识别、机器学习、人工神经网络、人工生命、优化调度等许多领域。通过对一种遗传算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先设计和实现了一种遗传算法;然后描述了导弹火力分配优化问题,建立了其数学模型;最后运用遗传算法求解了该问题。     

坦克稳定器的自抗扰控制算法

为解决坦克稳定器中存在的传动间隙、干摩擦等强非线性问题,提高系统的鲁棒性,基于自抗扰控制器(ADRC)原理,提出了适用于坦克稳定器的自抗扰控制器,并进行了计算机仿真和试验验证。证明了自抗扰控制算法在坦克稳定器设计中的可行性。