尾喷流底部流场与外流场干扰的拓扑结构数值模拟

本文从非定常全ＮＳ方程出发，运用时间推进方法，采用有限体积方法离散控制方程，模拟了轴对称钝锥尾喷流场与外流场的干扰，得到了随时间发展的精细的流场拓扑结构，并对几种出口压力比的不同情况进行了比较和分析。     

随机环境中的M/MY/1排队系统

文献［４］讨论了随机环境中的Ｍ／Ｍ／１排队模型，本文提出和讨论随机环境中的Ｍ／Ｍｙ／１排队模型，在统计平衡条件下给出了队长和等待队长的平稳分布以及平均队长和平均等待队长，得到了等待时间和逗留时间分布以及平均等待时间和平均逗留时间。     

朋辈榜样作用在高校国防教育中的应用路径

朋辈榜样可以对当代学生起到良好的价值引领作用，将朋辈榜样作用应用于高校国防教育。本文以朋辈榜样作用为研究对象，深入分析朋辈榜样作用的教育价值，研究朋辈榜样作用在高校国防教育中的具体应用。     

退伍学生社团在高校思想政治教育中的作用

退伍学生社团是由退伍复学大学生发起成立的高校学生组织，因其传承了人民军队的优秀文化，成为高校党史军史的供给站、军事实践的联络站和优良作风的传播站。高校要完善相关保障措施，发挥好退伍学生社团在思政课改革创新、思政教育实践拓展和校园文化建设等方面的作用，更好落实“立德树人”根本任务。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

人工智能对基层政治工作的影响及对策探析

习主席指出:“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”近年来,人工智能的广泛应用,在推进战争形态加速转变的同时,也对基层政治工作产生了一定的现实影响,“智能关”成了我们必须跨过的“时代关”。政治工作永远是我军的生命线。如何正确把握人工智能对基层政治工作的影响和要求,有效跨过“智能关”,继续发挥好政治工作的服务保证作用,是我们必须认真研究的重要现实课题。     

部分地方国防科工委（办）2008年新思路新举措

各地方国防科工委（办）是国防科技工业管理体系不可或缺的重要组成部分．对国防科技工业发展发挥着不可替代的重要作用。国防科工委主任张庆伟在“2008年国防科技工业工作会议”上要求各地方国防科工委（办）．要在当地党委和政府领导下．进一步发挥桥梁和纽带作用，积极履行职能．为完成高新装备研制生产任务、加快军民结合产业发展、加强军品市场与能力监管等方面做出应有的贡献。     

论开放对改革的历史意义和现实作用

中国的改革始终并越来越置于开放的国际大环境和背景下 ,围绕开放来进行 ,改革的历史取向、实际步骤等方方面面都自觉不自觉地受到开放的很大影响 :开放引致改革、开放促进改革、开放制约改革、开放本身就是改革、开放保障改革。因此 ,中国的改革是一种典型的开放式改革 ,中国的“改革开放”也可以或越来越应当是“开放改革” ;就改革与开放的相互关系、作用及对整个社会发展的作用和意义而言 ,开放重于改革。     

紧固件拆装时间预计模型

紧固件拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一,占机械产品维修作业时间的70％～80％。因此,探讨紧固件拆装作业时间的预计方法,对研究、设计机械产品的维修性,将是十分必要的。通过分析紧固件拆装作业过程,探索出了影响拆装作业时间的诸因素,并对所有的影响因素进行分析、权衡和回归,建立紧固件拆装作业时间的预计模型。将此模型在某型履带式车辆上进行了实际验证,证明了模型的正确性及通用性。