基于串联QFD神经网络的武器装备使用需求映射方法

针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证.     

装备保障性信息管理综述

本文将保障性信息按照不同功能进行了分类,对其在保障性工程中的主要作用进行了归纳和整理,并对如何搞好装备保障性信息的管理作了必要的研究。     

基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

浅析储油罐安全容量的确定计算

由于油料具有热膨胀性,在运输和储存期间,如果油罐装油超过安全容量,当温度升高时,罐内油料体积膨胀,就可能导致溢油事故的发生,不仅造成油料数量的损失,甚至会引发火灾事故。正确确定不同油罐的安全容量,对油料的安全具有重要意义。文章阐述了油罐安全容量的概念,分析了安全容量计算不准确可能造成的危害,提出了油罐安全容量的计算方法。     

基于贝叶斯网络的态势认识

态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测,不确定性知识表示和推理是态势认识过程中需要解决的两个重要问题。基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,综合应用贝叶斯网络因果推理和诊断推理,提出了态势认识的贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络信息传播算法,给出了态势认识系统实现的方法,并通过实例计算论证了该方法的可行性和实用性。     

无人机的侦察路径规划

交叉熵算法具有快速准确的特点,在理论研究和实际应用中占有很大的优势.交叉熵算法不仅应用于稀疏网络评估,还可以进行组合优化和模式识别等诸多方面.利用交叉熵算法对无人机的侦察路径进行优化,并根据长航时无人机的自身特点,在约束条件下,对无人机侦察航路进行了路径规划,同时利用实例模拟计算对交叉熵算法进行了验证,取得了满意的结果,在计算过程中展示了交叉熵算法在运算中的鲁棒性和时效性.     

自行火炮发动机振动仿真研究

针对某型自行火炮柴油发动机系统,采用Matlab软件的Simulink 工具,建立了整个系统的动力学仿真模型。分别对该模型进行正弦、白噪声信号扰动下的仿真,从系统输出转矩和转速的曲线结果分析,证明了该模型具有较好的可信度。该模型的建立为今后深入开展发动机仿真研究提供了基础。     

指挥与自动化两张皮问题研究

当前指挥自动化建设中大量存在着“指挥”与“自动化”两张皮的现象。一般认为,通过加强军事需求研究、建立军事技术联合团队、培养“指技复合型”人才,就可以克服两张皮问题。实际上,军事需求和技术实现的割裂,只是冰山一角,更长远的对策,应立足于“指挥”和“自动化”两者在理论基础、理论体系上的统一。     

某弹药通用规范军用标准编写的研究

本文重点针对某弹药通用规范国家军用标准（以下简称标准）的论证和编制问题做了一些探讨。     

从多视角认识现代心理战的特点

目前,各种文献资料对心理战特点的表述多种多样,极不一致,给人造成极大的思想混乱。本文着重从心理战参照系的角度进行了梳理。参照系主要有四个：武力战、传统心理战、舆论战、外军心理战。参照系不同,心理战显示出的特点就不同。