加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策

针对防空导弹型号论证决策问题,讨论了影响型号论证的主要因素,建立了基于加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策模型,实现了对新研制型号方案的综合评价和分析.在此基础上,通过实例验证了方法的实用性与有效性.论文的研究成果为防空导弹型号论证提供了辅助决策方法和智力支持.     

装备制造基础数据治理体系建设研究

数据治理是数据管理的核心职能。装备制造业务涉及设计、生产、试验、综合保障以及计划管理各方面,相关数据类型繁多,产生和积累了大量业务数据。但由于目前大部分军工企业的数据标准化体系不健全,导致基础数据质量不高。本文通过借鉴、数据治理等技术,研究构建具备数据治理、数据标准、数据架构、数据安全、数据质量、数据应用等核心能力,三位一体并覆盖装备制造全寿命周期的数据治理体系,同时,依据装备数据管理规范和标准开发面向装备领域的流程化数据治理服务平台,以实施统一编码,打通流程和数据,为装备制造各阶段的信息共享、追溯、统计分析提供数据基础,促进设计研发、生产制造和运营管理的有效集成,从而有效发挥数据效能,提升军工企业的信息化高端收益水平。     

指挥军官任职培训效果评估量化指标体系研究

探讨了建立指挥军官任职培训效果评估量化指标体系应遵循的基本原则,提出了建立该指标体系的模型,运用基于主成分的因子分析方法研究了26项评估指标,确定了反映任职培训效果的5类指标类型,对指标类型的内涵进行了分析,说明建立的指标体系具有实际意义.     

深学创新理论 求解发展答案——天津市滨海新区军事部学习贯彻十八大精神侧记

学习宣传贯彻落实党的十八大精神,是全党全军当前和今后一个时期的首要政治任务。从第一期开始.本刊开辟"走在前列"专栏,力求从不同角度、不同侧面,全方位宣传十八大报告的新思想、新观点、新论断,帮助广大官兵和民兵预备役人员准确把握十八大的重大意义、科学内涵、精神实质和基本要求,切实把思想和行动统一到十八大精神上来;力求从多层次、多视角全面报道省军区系统在学习贯彻落实党的十八大精神中采取的新举措、形成的新经验,在推动省军区部队建设科学发展中探索的新对策、取得的新成果、带来的新景象。     

二维超声速空气引射器启动特性试验研究

xxxx超声速引射器是高空模拟试车台的重要组件,在发动机启动前利用引射器对试验舱预抽真空可避免发动机启动初始时刻燃气漏入试验舱造成燃气在发动机中分离,对获取发动机在高空环境下的完整推力特性具有重要意义。而该工况下超声速引射器的启动过程是引射器工作过程中最为恶劣的工况,设计不合理的引射器会导致启动压力过高甚至不能实现启动。建立了缩比超声速空气引射器试验台对超声速引射器的启动特性进行研究,采用压力测量方法结合纹影技术对超声速引射器处于极限启动压比时的流场进行了描述,研究结果表明混合室收缩比越小,引射器极限启动压比越低。同时给出了定位超声速引射器不启动原因的判据：当引射器不启动是由引射总压不足引起时,盲腔压力在引射总压提高时降低,并在临界启动状态下达到最小值;而由混合室收缩比过小导致的引射器不启动在引射总压提高时盲腔压力单调上升。     

雷达侦察比幅测向系统干扰技术

重点分析了比幅测向系统的原理,在此基础上提出对其进行"主动反侦察"干扰的方法,推导了受到干扰下比幅测向系统的测量结果公式,讨论了不同条件下的干扰效果,并通过仿真进行验证。     

长跑超人:“敖特曼”

说他是长跑超人绝无吹捧之意,当了十几年兵,参加旅里组织的大小长跑考核或比赛近百次,"敖特曼"几乎每一次都是满载而归。"敖特曼"名叫敖成位,是二炮某旅一位老班长。身边战友送他这一"雅号",一是这家伙确实长得挺"科幻",还有非常重要的一点就是他是旅里响当当的长跑超人。     

基于主成分分析的通信方案优选评估

选择最优通信方案,是通信指挥员实施正确决策的重要前提。针对通信方案优选问题进行了分析研究,提出了通信方案评估指标。通过引入主成分分析法,对6套通信方案进行了综合评估,从而选出了最优通信方案。结果表明,提出的评估指标和评估方法可以辅助指挥员选择最佳方案,提高了决策的科学性。     

基于主成分分析的区域装备保障能力评估方法

针对区域装备保障能力评价问题,提出基于主成分分析的区域装备保障能力评价方法.该方法利用主成分分析法,在数据信息丢失最少的原则下,对区域装备保障多指标变量空间进行降维处理,用主成分解释资料的综合性指标,用以评价区域装备保障能力.建立了区域的装备保障能力的指标体系,建立基于主成分分析的评估模型,通过算例证明方法的有效性.     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。