情景教学法在维和警察培训中的应用

维和警察培训是培养维和警察履职能力的短期培训,针对性和实用性较强,情景教学法是维和警察培训过程中运用的有效教学方法之一。探讨情景教学法的概念与理论依据、情景教学法在维和警察培训中的应用及应注意的问题,旨在提高维和培训效果。     

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.     

一类非线性系统的自适应模糊反推近似滑模控制

针对一类含有未知非线性函数项和外界干扰的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊反推近似滑模变结构控制方法。采用中值定理和隐函数定理使未知非仿射输入函数拥有显式的控制输入,利用模糊系统逼近未知非线性函数,动态面控制技术解决了反推设计中出现的"微分爆炸"问题。所提出的自适应近似滑模控制方案削弱了传统滑模控制中的抖振现象。从理论上证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真算例验证了算法的有效性。     

防空导弹指挥控制系统火力单元动态调整方法

多火力单元责任扇区的动态调整是防空导弹指挥控制系统的核心功能之一,通过引入可打击目标数和覆盖目标数的概念及计算方法,提出了一种新的多火力单元责任扇区调整方法。该方法能快速有效地确定多火力单元责任扇区调整方案。     

常用刺激剂及其分散技术

控暴装备是国内外执行反恐防暴任务部队的重要手段,刺激剂是控暴装备中最常用的剂种,研究国内外刺激剂及其分散技术现状及发展,便于我们掌握控暴专业发展的新动向、新技术、新材料的信息,促进控暴专业的发展建设,不断适应多样化任务背景下对反恐防暴任务部队提出的新要求。详述了常用刺激剂及其分散技术的研究进展,介绍国内外当前常用的刺激剂,综述了刺激剂的分散方式,分析了刺激类控暴装备研究方向和重点。     

随机滤波模型在变速箱剩余寿命预测中的应用研究

摘要：基于变速箱加速寿命实验的振动信号,提取信号的多种特征参量．通过分析各特征参量的敏感性和稳定性,选择幅域裕度指标、峰值指标、波形指标和RMS（RootMeanSquare）作为特征参量,建立一种基于随机滤波的变速箱剩余寿命预测模型,给出剩余寿命后验概率密度的递推公式,设计了极大似然估计方法求解模型参数,并经实例验证模型的有效性和实用性．     

履带车辆下长坡液力辅助制动控制策略仿真研究

针对履带车辆下长坡制动过程中不同制动力的分配关系,在液力减速器和整车下坡动力学分析的基础上,研究了基于液力辅助制动的履带车辆下长坡制动控制策略,建立了基于SIMULINK的履带车辆整车动态仿真模型,对液力减速器的持续制动性能和控制策略的有效性进行了仿真．结果表明,车辆下坡持续制动时,适时应用液力减速器,能够有效分流整车制动功率,明显降低机械制动器的工作负荷,满足整车安全恒速下坡的要求．     

增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪

针对飞行数据降噪问题,提出了增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪算法.结合小波系数噪声自相关函数进行飞行数据的最佳分解层小波分解,对高频小波系数先进行增强预处理再进行SVD分解,运用奇异熵理论确定奇异值重构阶次,采用奇异值阈值对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.仿真实验表明,本文算法能获得较高的信噪比,改善了数据质量.     

扇形波束和针状波束雷达的地对空干扰暴露区比较

扇形波束和针状波束具有不同的方向性特点,对这两种波束的机载雷达实施干扰,将形成不同的暴露区.机载雷达天线本身的方向性是影响干扰能量进入雷达接收端的直接原因.提出两种波束雷达对接收干扰能量增益的计算方法,依据雷达干扰方程,通过计算仿真,分别绘制并分析两种暴露区的特点和变化规律,认为雷达天线波束方向性对干扰阵地配置、干扰目标选择、干扰时机选择和干扰效果评估都将产生深刻影响.     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。