靶场试验与鉴定项目风险管理探讨

靶场试验与鉴定中的风险发生可能会对试验与鉴定目标的实现造成较大的负面影响,要求管理者主动采取有效的风险管理方法来减少风险发生的概率或降低风险带来的损失。鉴于靶场试验与鉴定的项目特性,将项目风险管理的方法应用于靶场试验与鉴定风险管理中,分别从风险管理组织构建、风险识别与评估、风险应对处理策略、风险管理总结评价几个方面进行探讨,为靶场试验与鉴定管理提供借鉴。     

装甲兵作战实验基本理论问题

以科学实验为元概念,从内涵和外延两个方面对装甲兵作战实验的基本概念进行了探讨性的界定;根据装甲兵作战本身的层次性、复杂性和多样性,分别从实验目的维、实验方法维和实验模式维三个维度,提出了装甲兵作战实验立体多层次特征的实验体系。     

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.     

An integer decomposition algorithm for solving a two‐stage facility location problem with second‐stage activation costs

We study a stochastic scenario‐based facility location problem arising in situations when facilities must first be located, then activated in a particular scenario before they can be used to satisfy scenario demands. Unlike typical facility location problems, fixed charges arise in the initial location of the facilities, and then in the activation of located facilities. The first‐stage variables in our problem are the traditional binary facility‐location variables, whereas the second‐stage variables involve a mix of binary facility‐activation variables and continuous flow variables. Benders decomposition is not applicable for these problems due to the presence of the second‐stage integer activation variables. Instead, we derive cutting planes tailored to the problem under investigation from recourse solution data. These cutting planes are derived by solving a series of specialized shortest path problems based on a modified residual graph from the recourse solution, and are tighter than the general cuts established by Laporte and Louveaux for two‐stage binary programming problems. We demonstrate the computational efficacy of our approach on a variety of randomly generated test problems. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

雷达组网效能量化评估模型

针对雷达组网效能评估过程中决策者的主观判断可能存在一定误差的情况,将层次分析法应用于组网雷达效能评估中。首先建立了组网雷达效能评估结构模型。其次结合案例构造了雷达组网效能评估判断矩阵,进行层次单排序以及层次总排序和一致性检验。最后,利用灰度层次分析法对模型的合理性进行了验证。结果表明,该模型的建立在一定程度上为雷达组网的合理分配使用提供决策依据。     

深刻认识党执政条件下加强自身建设的基本经验

党的十七届四中全会将党的执政建设经验高度概括为六个坚持,它是几代中国共产党人付出巨大努力,经过艰辛探索得来的认识成果,凝结着全党的心血和智慧,开启党的建设新篇章;是当代中国共产党人对马克思主义执政党建设规律科学系统的总结,是我们党对马克思主义建党学说的继承、丰富和发展;深刻反映了党领导的伟大事业对党的建设的特殊要求,体现了时代特征和民族特色,是加强和改进党的建设的重要指导原则。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

旋转点云特征识别及重建的2D线性架构方法

现有反求技术不能高效地处理带附加形状特征的旋转零件,为此提出了一种旋转点云特征识别及重建的2D线性架构方法:先将点云从旋转特征形式转换成展开形式,再提取旋转点云数据中的关键信息,并将提取的信息转变为对应的设计要素和参数,然后修正关键的几何特征参数。实验验证了该方法的有效性。     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。     

土壤参数改变对火炮射击性能影响的仿真研究

建立某型火炮的虚拟样机模型,通过改变土质介质刚度,形成了不同的土质情况,并在此基础上进行火炮发射仿真试验,测取火炮炮架间关键部位的受力情况及炮口中心点在炮口平面内的位移情况,将仿真结果进行对比分析,研究土质变化对火炮射击性能的影响。