南京军区组织民兵预备役防空队伍考核

盐阜大地,黄海之滨。南京军区组织上海、江苏、福建3个省（直辖市）的8个民兵预备役防空群,围绕未来防空作战必备技能,在苏北某高炮靶场拉开了一场以实战化训练为重点的竞赛性考核。通过考核,探索了民兵预备役成建制训练和比武考核方法路子,分析查找了影响战斗力的问题短板,锻炼培养了一批指挥员和关键岗位人员,检验提升了民兵预备役高炮队伍训练水平和作战能力,达到了以考应战、以考促训、以考正风的目的。     

变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置

以战时维修保障资源难以预测为背景,面向战时维修保障任务,建立了基于变精度粗糙集的战时装备维修保障资源优化配置模型,实现了不同精度下的多资源点、多需求点的资源优化配置。证明了战时维修保障资源所需时间的取值范围,以此推导出模型中所需时间与成本的取值范围。利用粒子群算法对该模型进行求解,得到最优目标函数值,从而验证出此模型与算法的有效性。     

拦截器姿控脉冲发动机点火控制算法

姿控脉冲发动机点火算法是大气层内拦截器末段交战中的一项关键技术。以响应时间快速性和发动机消耗量最小为目标,建立了脉冲发动机点火模型,将点火控制问题转化为组合优化问题。提出了一种离散微粒群优化算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关的操作,进而使该算法适合求解脉冲发动机点火控制问题。仿真结果表明,基于离散微粒群优化的点火算法合理可行。     

基于相位序列降低多载波信号峰均比的研究

为了解决多载波信号峰值平均功率比(PAPR)较高的问题,从多载波信号的初始相位出发,结合预留子载波(TR)降低PAPR的方法,提出了Newman-TR联合算法,经理论分析和仿真表明,该算法能有效降低系统的PAPR,且不会产生误码率。针对所提算法复杂度较高的问题,提出一种次优搜索来代替全局搜索,降低了计算的复杂度,提高了该算法的实际可行性。     

非均匀杂波环境中基于粒子滤波的无参目标跟踪算法

目标跟踪算法通常包含对参数杂波密度的测量,该杂波密度通常是不均匀的。目前的无参目标跟踪一般是先假设一个先验未知的杂波密度,假设它均匀分布在一个选好的门限内。这和一个包含强杂波密度、多扫描的目标跟踪算法的选通门限有很大的不同。基于此,提出了一个替代杂波密度估计的无参目标跟踪方法,该算法不假设该杂波在选择的门限内。而是建立在对已测杂波密度估计的基础上,重要的是该估计是在后验目标的轨道更新以前就被估计过,即它是针对杂波密度逆向测量的修正估计。仿真结果表明:该算法在强密度非均匀杂波环境中的有效性。     

基于重要度的航材备件库存综合优化模型

航材备件的精确保障必须将装备的使用情况和备件库存控制问题结合起来,才有利于保障人员进行正确的决策。从飞机的可用度着手,根据不同的费用标准,结合飞机的可用度和边际效用分析得到相应的最优库存模型;当费用较少时,综合考虑备件的重要度和飞机的实际使用情况,用两两赋值法求出备件的重要度权系数,重新计算可用度并调整各备件的存储量,对库存进一步进行优化;最后,给出了所提方法的计算步骤。实验结果表明,所提方法在备件库存优化中既能保证重点又能兼顾一般,既能发挥装备的最大军事效益又能节约国防成本。     

军队被装物流优化略论

被装物流是现代军事物流的一个重要组成部分。目前,我军被装物流体系建设还处于初级阶段,不能满足信息化战争的要求。应从组织结构优化、保障流程优化、信息系统优化三个方面对被装物流进行优化,推进被装物流的改革进程,实现由统分结合型向一体化被装物流的转化。     

基于HMM的传感器位置优化模型

首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM)理论,并对HMM健康状态评估的基本程序和方法进行了研究。HMM对系统健康状态评估具有所需样本少、识别精度高及分类明显等优点,利用隐马尔可夫模型对传感器的不同位置进行评估,从定量的角度对传感器位置的优劣进行评价,提出了利用隐马尔可夫模型对传感器在不同位置上的效果进行评价的方法。最后,利用齿轮箱实验数据,分析验证了方法的实施流程和有效性。     

基于粗糙集的战教比例优化聚类决策模型应用

针对现行装甲装备战教比例标准下部队战备和训练任务之间的矛盾和问题,提出了基于粗糙集的K-means聚类分析的战教比例优化决策模型,利用粗糙集的属性约简算法消除冗余属性,根据各属性重要度确定其指标权值,然后依据分析所得优化决策方案及其影响指标加权数据值,以欧式距离为准则进行定中心K-means聚类。实例分析结果验证了该优化决策模型对于战教比例优化具有较好适应性和科学性。     

双脉冲发动机隔板优化方案研究

在双脉冲发动机地面试车过程中,隔板结构引起了Ⅰ脉冲燃烧室壁面烧穿的问题。利用Fluent流场分析软件,分析了金属膜片式隔板对双脉冲发动机流场特征的影响;通过对计算结果的分析,对比2种隔板结构的优劣,为隔板优化提供参考。