针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

多基准站相对定位算法及先验基线向量偏差影响分析

为提高单基准站短基线相对定位解算的可靠性,研究了多基准站约束的相对定位算法。将基准站间可提前测量的先验基线信息融入观测模型中,给出了多基准站相对定位的函数模型和随机模型,在此基础上推导了模糊度精度因子的解析表达式,揭示了基准站数量的增加对模糊度浮点解精度提升的作用;从理论上分析了基准站间先验基线信息中的偏差对模糊度解算的影响,分析表明,当先验基线各分量偏差的绝对值之和小于5 cm时,模糊度解算几乎不受影响;通过仿真和实测数据进行了验证。试验结果表明,增加基准站数量不仅能有效提升模糊度解算成功率和收敛速度,并且对先验基线信息中的偏差具有较好的抑制作用,当基线各分量偏差均增加到4 cm时,实测数据模糊度解算成功率仍能达到92%以上。研究结论为特殊场景下多基准站间的快速非精确标定提供了理论依据。     

装备预研管理数字化转型研究——数字孪生装备预研

数字经济时代,装备预研管理应积极面对数字化转型趋势,构建与数字经济发展相适应的管理体系。结合数字经济的变革属性,借鉴民口科技计划管理数字化实践经验做法,总结和分析当前装备预研管理数字化面临的主要问题及紧迫需求,提出未来装备预研管理发展的一种新范式——数字孪生装备预研,即利用数字孪生助力装备预研管理的数字化转型,并从组成、理想特征和能力、关键技术以及发展路径四个方面对数字孪生装备预研的概念内涵进行了深化阐述,以期对当前装备预研管理的创新起到参考和促进作用。     

滑阀副配磨参数微机控制测量系统的研究

本文论述了滑阀副配磨参数的测量原理,提出了微机控制的滑阀副配磨参数测量系统,介绍了系统的硬件与软件设计,给出了测量系统的实验结果,并对测量系统进行了误差分析,最后得出几点结论。     

改进的精密三点法——在线测量直线度方法的再探讨

在原精密三点法的基础上,对插值方法进行了改进,对随机误差采用了相应的数据处理方法,使得分离结果更加接近真实值,并有效地去除了随机误差的影响,得到了采样值加密的曲线,文中给出了改进的精密三点法的算法和流程图。从仿真和实验结果来看,该方法是具有可行性和可靠性的。     

军队综合大学实战化训练研究

从军队综合大学实战化训练面临的挑战和问题入手,提出了未来战争牵引军队综合大学实战化训练,在训练理念、训练内容、训练模式、训练环境、教学力量等多层面贴近未来实战。在继承和发展传统训练的基础上,动态多样地拓展实战化训练途径。     

以可靠性为中心的维修及其模型支持

从RCM分析的基本过程入手,分析了进行RCM决策模型研究的必要性,简要介绍了RCM分析决策过程,探讨了RCM决策模型的分类方法,提出了RCM建模研究的基本设想。     

空降兵防空分队指挥自动化研究

有效的防空作战是空降兵顺利完成地面作战任务的必要前提,分析了空降兵地面作战的空中威胁,介绍了空降兵防空分队指挥自动化系统的组成及功能,重点对其空情信息的传输处理延迟时间进行了分析研究,对我军空降兵防空分队指挥自动化系统建设具有一定的参考意义。     

装备需求论证资源化相关问题研究

在对装备需求论证资源需求分析的基础上,针对其基础性、超前性、秘密性、多样性及复杂性的特征,运用分面组配法将其分为知识资源、数据资源、模型资源、方法资源、任务资源等,并以作战任务、作战能力、装备性能数据为例对其进行了规范化描述。同时,提出了构建装备需求论证资源库的具体思路,包括资源获取、资源信息规范化描述、资源库功能需求分析、资源库的维护和应用等。