任务期间多层级不完全修复件的备件配置优化

针对任务期内普遍存在的故障件报废问题,提出了多层级设备的备件配置优化方法,确定了隐含在备件层次结构中的不可拆卸不可维修单元,通过忽略维修时间将设备中的不完全修复件近似等效为消耗件,并从底层开始逐层把所有下层备件数量折算为顶层备件数量,从而利用伽马分布的可加性计算设备的可用度,最后通过改进的边际算法得到备件分配方案。算例中通过与仿真方法的对比验证得出:只要维修时间不是过长,优化方法所得备件分配方案合理可行、易于实现,基本能满足保障要求。     

推动新时代基层武装建设走深走实

国防动员系统改革重塑后,基层武装工作驶入了“快车道”,但普遍存在标准不统一、建设不规范、装备不配套、发展不平衡等突出矛盾问题,影响和制约了基层武装建设质效。切实把军委基层建设会议精神落到实处,就应在精准抓建上下实功用实劲。坚持高位推动,立起鲜明导向。从调研看,有的认为基层武装建设环境条件差异大,能正常运行就行了;有的认为专武干部兼职过多且脱贫攻坚任务重,精力投向顾不过来。     

基于信号博弈的网络主动防御研究

针对现有被动防御方式难以有效确保军事信息网络安全的问题,从信号伪装的角度对军事信息网络的主动防御进行研究,提出了一种最优伪装信号选取方法。在分析军事信息网络攻防对抗的基础上,基于信号博弈理论对网络攻防过程进行建模;提出了网络攻防收益量化方法;在精炼贝叶斯纳什均衡分析的基础上,设计了最优伪装信号的选取算法。通过实验验证了方法的合理性和可行性,为军事信息网络安全防御提供了一种新的思路。     

舰艇新型平衡变压器及其应用

针对舰船电力系统带单相负载运行引起的三相不平衡问题,首先设计了一种适用于舰艇电力系统的新型平衡变压器,给出了变压器的基本结构,并推导出其数学模型,分别建立了电磁关系和原副边电流关系,有限元仿真证明了所设计的平衡变压器能够实现两相对称系统到三相对称系统的转换,验证了理论推导的正确性;然后,提出了一种基于新型平衡变压器的舰船单相负载供电方式,开展了MATLAB仿真,结果表明:应用平衡变压器后电网电流不平衡度更低,负序特性更好;最后,研制了1 kW实验样机,并进行了性能测试,实验结果与理论分析、仿真结果是一致的。     

基于Hu矩的无人直升机着舰标志识别方法

针对无人直升机自主着舰中准确识别着舰标志的需要,提出了一种基于Hu矩的无人直升机着舰标志分块匹配识别方法。分析了无人直升机自主着舰中的着舰标志识别问题,给出了基于分块匹配的着舰标志识别处理流程;在此基础上,实现了对视觉图像在不同场景下的预处理;最后,在不同场景下对所提方法的有效性与可行性进行了实验验证,结果表明,应用该方法能够较好地实现对着舰标志的识别,具有一定的军事应用价值。     

螺旋桨定常/非定常水动力性能 CFD不确定度分析

为评估计算流体力学(CFD)方法预报螺旋桨定常及非定常水动力性能的可信度,分析了误差来源并提出改进措施,采用RANS方法并选用SST k-ω湍流模型选取三套网格和三种时间步长对DTMB 4119螺旋桨的定常及非定常水动力性能进行了数值计算,并对计算结果进行了验证与确认。不确定度分析结果表明:螺旋桨定常水动力性能在设计及低进速系数时得到确认,高进速系数时未得到确认;可采用加密网格的方式降低数值不确定度,从而将评估模型误差用于改进计算模型;非定常水动力性能修正后的数值不确定度小于1%,可在2%～3%的水平上得到确认,能够满足其计算精度要求。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

不确定信息远程火力战法贝叶斯设计方法

在获取具有统计特征的不确定信息的情况下,开发最优远程火力打击战法是联合作战规划中必须解决的重要难题,借助仿真、概率统计以及贝叶斯博弈分析的混合方法,通过对不确定信息进行贝叶斯统计分析,构建了在不确定信息条件下全局最优的远程火力打击战法设计的理论模型,为解决该问题提供了可行方法,对该模型的初步研究表明:在不确定信息条件下,全局最优的远程火力打击战法比局部最优的远程火力打击战法更能满足复杂多变的战场需求,取得更好的战果。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。