中小学心理健康教育的德育功能研究

为了探究心理健康教育对德育教育的促进功能,丰富德育教育的理论范畴,推进德育教育实施,提升实施效果,本研究采用半结构化访谈法对新疆部分地区的7所中小学的18名教师进行访谈.结合访谈内容,从德育教育体制、德育教育工作开展形式、师资力量建设等方面,提出将心理健康教育“阶段发展目标”纳入德育理论框架、将趣味性强的心理健康教育渗透进德育教育日常活动、建立结合心理健康教育的德育教育专业队伍等相关建议.     

对一起烟头引起阴燃火灾的调查及思考

通过对一起影响和损失较大的通讯部门火灾的现场勘验,系统分析了火灾现场勘验的火势蔓延勘查思路,通过对阴燃的形成条件及规律的分析,运用起火点处排除法,准确认定了火灾原因,并由此次火灾的调查引起一系列的思考。     

导管螺旋桨敞水性能的预报和比较

借助于计算流体力学软件,对导管螺旋桨的敞水性能进行了数值模拟,得到了在不同网格模型和湍流模型下导管螺旋桨的正车敞水性能曲线,通过与试验图谱的对比分析,发现Wilcoxk-ω模型更适合于导管螺旋桨的敞水性能计算,并且采用结构化网格和非结构化网格相结合的计算方法能够满足导管螺旋桨敞水性能预报的工程精度要求。同时,当网格中存在少量高度倾斜的网格单元时,在不影响计算收敛的情况下,仍能将计算误差控制在10%以内。此外,如果要获得更为精确的计算结果,应提高网格质量,尽量使用结构化网格,并将近壁面网格加密,合理控制壁面附近的Y+值。虽然网格数量的增加并不总是意味着计算误差的减少,但合理控制网格细密度能够获得更为可信的计算结果。     

面向数据库服务的网络流量模拟方法

针对离线网络安全实验环境缺少真实网络环境的背景流量,以及实验环境中数据库服务器缺少资源争用的现象,提出了面向数据库服务器的网络流量模拟方法,设计了用户访问数据库的操作模型,实现了面向数据库服务且独立于其客户端的网络流量模拟系统。     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

空基平台无源定位精度分析

针对三维空间内的空基平台对海面目标的无源定位问题,在考虑了多种测量误差因素的条件下,建立了定位模型,分析了各种测量误差对最终定位精度的影响.仿真实验表明,所采用的定位精度分析方法能够有效的分析空基平台的定位精度.从仿真实验结果中得到了各种测量误差对定位精度影响的一些指导性结论,为提高空基平台无源定位的测量精度提供了依据.     

潜艇防空导弹武器系统效能评估模型研究

为了准确评估潜艇防空导弹武器系统作战效能,介绍了潜艇防空导弹武器系统的系统组成和作战流程,结合潜艇防空导弹武器系统特点建立了系统指标体系。在传统ADC评估模型的基础上,提出了改进的ADC评估模型,并对模型中的因素进行了详细地描述,为装备发展提供了重要依据。     

作战仿真系统中高性能随机数发生器研究

为满足作战仿真系统对随机数发生器随机性、鲁棒性、周期和效率等的苛刻要求,采用组件技术,开发了素数模乘同余组合发生器。该随机数发生器生成的随机数,其分布类型、参数和独立性经检验满足要求;其周期长达10^18,且不受种子的影响。该随机数发生器采用的算法经过优化后,运算速度提高了近40％。研究成果解决了仿真作战过程随机性的难题,为多样本的并行仿真、仿真结果置信区间的得出奠定了基础,有助于提高仿真系统的可信性。     

程控滤波器制作与探讨

系统以FPGA器件和微处理器为核心构成,由程控放大器、参数可调滤波器、简易幅频特性测试仪和控制显示单元四部分组成。其中程控放大器增益为(0~60)dB,10 dB步进;在单片FPGA器件中集成了低通、高通和椭圆三种数字滤波器;滤波器截止频率和放大器放大倍数可通过4×4键盘设置并在液晶上显示;幅频特性测试仪可绘出所测系统的幅频特性曲线。整个系统设计方案先进,精度高,各项指标均满足设计要求。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.