“天域”军事战略智库——建立二炮特色军事战略智库的构想

建立二炮"天域"军事战略智库是以强军目标为核心的有益尝试,是维护国家总体安全的重要手段。二炮特色军事战略智库建设是适应现有作战样式和未来作战空间的需要,也是适应深化军队改革的现实需要。建立二炮"天域"军事战略智库,不仅需要探索智库决策影响力的综合体系,构建适合战略智库管理运行机制,还要加快形成非固定式人才供给,切实发挥二炮军事战略地位。     

基于认知参照点视角下提纲式作文语篇构建研究——以大学英语六级作文为例

本文主要介绍了认知参照点理论的基本原理,在此基础上研究了大学英语六级作文的语篇构建.研究发现,六级作文段落的构建主要是以中心辐射型R-T联结模式为主,以套叠连锁型R-T联结模式为辅,有时候以两种模式兼并;这一原理对大学英语写作或相关类似的写作具有较强的指导性和操作性,尤其体现在文章内容的连贯性上,对写作教学大有裨益.     

传递对准中机翼弹性变形处理

提出利用载机不同飞行状态下弹载子惯导陀螺仪与机载主惯导陀螺仪输出角速度差异对机翼弹性变形的AR模型参数进行在线辨识,采用一种改进的卡尔曼滤波算法对模型参数进行估计,利用信息对准模型的适应性进行检验.结合速度加姿态传递对准模型,建立了考虑机翼弹性变形的传递对准模型.仿真试验验证了该在线建模方法的有效性,在传递对准中考虑机翼弹性变形模型,可以有效地降低机翼弹性变形对传递对准的影响.     

新型对空虚拟射数学模型

首次建立了某新型火力控制系统对空虚拟射数学模型,不仅解决了偏差量获取的难点,还有效地消除了舰艇运动造成的射击误差。用此模型编制成的火力控制功能软件,可大大提高对空虚拟射的自动化水平和射击精度。     

蓄电池充电机检测与控制系统研究

本文分析了目前蓄电池充电机的诸多缺点,提出了智能充电机的设想,并着重研究了其检测与控制系统,根据该设想,已成功地设计制造了新一代智能充电机。     

传感器与综合火控系统组网的协同作战能力系统

协同作战能力(CEC)系统是美国海军最早使用的与传感器和武器系统组合的网络中心战系统之一.简要介绍了CEC的发展背景,较系统地阐述了传感器组网和综合火控的概念.同时还介绍了CEC系统的配置和复合识别能力,指出CEC用作联合传感器网络基础的可能性.最后,展望了未来先进的传感器网络,并指出了在CEC中发挥网络优势必须解决的两个难题.     

层次分析法在装甲师作战能力评估中的应用

装甲师作战能力的评估,对装甲部队建设有重要的推动作用,但影响装甲师作战能力的因素很多。以往沿用的人数统计评估法、指数评估法等存在一定的不确定性,因此,采用层次分析法对部队的作战能力,给出一种定量和定性相结合的评估方法。     

基于数据流模糊聚类挖掘的入侵检测系统研究

传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现.提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入侵检测系统,实验结果显示,该方法有较高的检测率和较低的漏报率和误报率.     

机动管线流量在线实时监测技术研究

输送流量在线实时监测是准确掌握机动管线运行工况、优化运行方案、分析判断泄漏的关键之一。分析了容积式、速度式和差压式等常用流量监测技术的技术特征与使用条件,根据机动管线的作业特点和要求,优选出涡街流量监测技术作为该管线系统的流量在线实时监测技术;分析了机动管线输送过程中管道振动对涡街流量计计量精度的影响,提出了几种不同的抗振防干扰技术,并应用于机动管线涡街流量监测装置的研制。样机试验表明,采用抗振技术的涡街流量监测装置检测精度能满足机动管线流量在线实时监测需求。     

Improved bounds for batch scheduling with nonidentical job sizes

Here, we revisit the bounded batch scheduling problem with nonidentical job sizes on single and parallel identical machines, with the objective of minimizing the makespan. For the single machine case, we present an algorithm which calls an online algorithm (chosen arbitrarily) for the one‐dimensional bin‐packing problem as a sub‐procedure, and prove that its worst‐case ratio is the same as the absolute performance ratio of . Hence, there exists an algorithm with worst‐case ratio , which is better than any known upper bound on this problem. For the parallel machines case, we prove that there does not exist any polynomial‐time algorithm with worst‐case ratio smaller than 2 unless P = NP, even if all jobs have unit processing time. Then we present an algorithm with worst‐case ratio arbitrarily close to 2. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 351–358, 2014