Honeypot系统研究与比较

Honeypot系统是构建一个跟实际系统类似的网络陷阱,成为现有网络安全体系的重要补充手段。它可以诱惑攻击者将时间和资源都花费在攻击Honeypot上,从而保护真实工作系统免于攻击。它能监视和跟踪入侵者,收集入侵者的信息,以分析系统所面临的威胁,研究入侵者所用的入侵工具、策略和动机,在网络安全中起着主动防御的作用,是现有安全体系的重要补充。文章分析了构造Honeypot的分类及其优缺点,对Honeypot的实现软件进行比较,并指出了Honeypot系统存在的不足。     

基于灰狼优化算法的军用运输机航路规划方法

为改善军用运输资源的优化配置水平,在所构建航空网络基础上,提出一种采用灰狼优化算法进行军用运输机航路规划的方法.利用图论的相关知识,建立航空网络模型;引入灰狼优化算法在所构建的航空网络上优化飞行路径,实现军用运输机的航路规划;基于人造网络与北京地区航空网络所提出方法进行了验证.仿真结果表明,所提出方法具有收敛快、效率高...     

一种基于PXI总线的某型坦克火控自动测试系统

基于VX I、PX I总线进行各种自动测试系统的开发是目前国际国内较为流行的故障检测诊断方案。介绍了一种采用PX I总线的某型坦克火控自动测试系统,简要说明了PX I系统总线规范。同时在需求分析的基础上给出了某型坦克火控自动测试系统的组成,阐述了硬件组成原理和软件组织结构,并以开发某电路板为实例,探讨了其TPS的完整开发流程。通过验证,系统成功地实现了对各种PX I仪器的控制,完成了各种测试功能,取得了良好的经济效益和社会效益。     

柔性长鳍波动推进试验及分析

以依靠长背鳍推进的“尼罗河魔鬼”为研究对象,对柔性长鳍波动推进模式的运动学进行了研究。介绍了“尼罗河魔鬼”巡航游动试验的实验原理及方法,通过试验揭示了波动柔性长背鳍的形态学特征、运动特性及运动参数间的相关性,定性描述了“尼罗河魔鬼”正、逆向行进时背鳍产生波形的差异,在此基础上建立了柔性长鳍波动的运动学简化模型,利用细长体理论估算样本巡航游动时的水动力学效率大于83.12%。     

美国创新体系军民深度融合发展特点及启示

美国具有全球最为先进的军事科技实力、军事科技创新能力和国防保障能力,美国的科技创新体系具有军民融合深度发展的特点,在军民融合创新发展上没有明显的时间滞后,是世界上军民融合科技创新体系发展最好的典型样板国家。论文梳理分析美国国防创新系统及其特点,分析美国国防科技经费预算、研究方向和项目流程,研究分析美国促进军民融合创新与发展的制度保障体系,总结美国创新体系中军民深度融合发展的特点,解析美国军民融合发展中的典型案例、各自成功的模式和主要经验,并结合我国军民融合发展的实际情况提出建议。     

胶粘剂微波固化监控仪设计

设计胶粘剂微波固化温度监控仪及其驱动程序。该监控仪由数字温度传感器DS18B20、AT89S51单片机、微型液晶显示器LCD1602和继电器控制电路组成,结构简单,控温精确。对设计电路和驱动程序进行的Proteus软件仿真结果表明：控温仪设计正确,完全能满足应用需求。     

考虑多类资源的多任务并行维修过程Petri网建模

针对基本Petri网在建立多种任务共享多类资源情况下的复杂并行维修过程时存在的结构复杂化问题,应用网抽象原理,由简入繁,将库所变迁网模型逐步转化为常量弧有色网和有色网模型,由单类任务/单类资源、单类任务/多类资源模型逐步建立了考虑多类资源的多任务并行维修过程模型。采用Petri网仿真分析工具ExSpect对有色网模型进行了实例研究。结果表明：模型具有通用性,便于仿真实现。     

军事供应链网络系统多层模型研究

军事供应链网络系统描述的复杂性主要表现在系统本身的复杂性和问题的非结构化。针对军事供应链网络的特点,提出了军事供应链网络的多层模型,不同的层相互关联,表现军事供应链网络中不同侧面的内容。该多层模型为军事供应链系统进一发分析提供了结构化的描述。     

层次分析法在反坦克导弹阵地选择中的应用

反坦克导弹是未来高技术战争中不可或缺的反装甲兵种,特别是在渡海登岛作战中,先头抢滩登陆部队能否巩固和扩大登陆场地,很大程度取决于登陆部队反装甲力量的运用.在此过程中,反坦克导弹分队的阵地选择极其重要,运用层次分析法建立反坦克导弹阵地选择的递阶层次模型,通过计算,确定反坦克导弹阵地选择的最佳方案通过组合一致性检验,选择地形单元C_1为反坦克导弹阵地,作为最终的决策依据.     

基于竞争失效建模的导弹贮存寿命评估方法

为了提高导弹贮存寿命估计的准确性,提出了一种基于退化失效与突发失效竞争的导弹贮存寿命估计方法。基于建模假设,建立导弹竞争失效模型;采用赤池信息准则(AIC)来确定导弹退化过程的最优随机过程模型,进而建立其退化失效模型;采用威布尔分布和比例危险模型,建立基于退化量影响的突发失效模型;采用极大似然估计算法,求解模型未知参数。结合实例分析,验证了所建模型的正确性和优势。