激发下属创新精神的方法

创新,已经成为21世纪的时代精神。作为一个有成效的领导者,如何激发下属的创新精神,从大的方面说,直接关系国家的兴衰;从个人方面说,直接关系自己的工作业绩和升降荣辱。怎样才能达到激发下属创新精神的目的呢?一、目标确当———激发下属创新精神的动力源。人的行动都是为了达到一定的目标。当人有意识地明确自己的行动目标,并把自己的行动与目标不断加以对照,他行动的积极性就持续和高涨。但是,并非所有的目标都会产生良好的导向效果,若要使目标发挥积极导向激励作用,真正起到激发下属创新精神的目的,科学地设置目标则是问题的关键。(一)…     

指导员激励六法

指导员作为连队政治工作的组织者,应该掌握和熟练运用多种激励方法,以调动官兵工作、学习、训练的自觉性、积极性,促进各项工作的落实。目标激励法。具体可行的工作目标,能够激发官兵不断达到和超越它的欲望。我们都有类似的体会,要完成十公里的光缆施工,大家会感到任务很重,但如果平均分给每人两百米,规定每天干完十米就可以休息,大家干起来就会又快又好,而且并不觉得累。因此,指导员要善于把连队的一些大项任务,比如连队年度工作目标,细化、分解为每个人的具体工作目标,通过大家共同努力,促进各项工作的落实。运用目标激励…     

解决两大历史性课题必须贯彻从严治党方针

江泽民同志在十六大报告中指出,加强和改进党的建设,“一定要坚持党要管党、从严治党的方针,进一步解决提高党的领导水平和执政水平、提高拒腐防变和抵御风险能力这两大历史性课题”。历史一再告诉人们,办好中国的事情,关键在我们党。我们党要在新世纪新阶段带领人民群     

某型非圆截面布撒器气动特性计算

飞机干扰条件下的非圆截面布撒器的气动力计算是新型航空布撒器研制中的关键技术之一.对伍德沃德提出的面元法加以改进,用改进的面元法计算了在飞机干扰下某型非圆截面布撒器的气动力,与无干扰条件下的计算结果进行了比较,并作了简要分析.     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

高超声速伸缩翼变形飞行器轨迹多目标优化

针对高超声速条件下变形技术的应用模式,对具有伸缩翼的组合式飞行器滑翔弹道进行了多目标优化研究。介绍了伸缩翼的变形模式,给出了不同变形状态下的气动特性;建立了三自由度滑翔轨迹动力学模型和伸缩翼前缘热流计算模型;采用MOEA/D多目标优化算法,以变形条件和飞行攻角为设计变量、以最大射程和最小翼前缘总吸热量为目标函数,进行了多目标优化计算。优化结果表明,MOEA/D计算得到了相对均匀分布的Pareto最优解集,将伸缩翼外形与无变形外形相比,飞行器滑翔段射程得到了显著提高,同时伸缩翼前缘总吸热量有明显的降低。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度,测角误差约为0.15倍波束宽度;当群目标数较多或者目标相位差接近于0时,算法性能下降明显。     

压缩空气弹射内弹道影响因素作用规律研究

针对某直筒式压缩空气弹射装置工作过程中存在诸多因素影响其内弹道特性的问题,为有效改善内弹道特性,提升装置整体弹射性能,对这些因素作用于内弹道特性的规律进行研究必不可少。选择以控制阀直径、发射筒径及初始温度3个因素作为分析重点展开研究。在计算流体动力学软件FLUENT中建立压缩空气弹射装置简化模型,通过网格无关性验证,选择了网格数合适的网格模型;设置合理参数,运用动网格技术进行计算仿真,得出不同控制阀直径,筒径及初始温度情况下弹射装置内弹道特性的不同变化规律。由于研究对象为直筒式弹射装置,针对该型压缩空气弹射器的研究较少,研究结果可为压缩空气弹射过程内弹道的深入研究提供理论参考。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

未知量测噪声分布下的CBMeMBer算法

针对目标跟踪过程中量测噪声概率分布等先验知识无法准确获取的问题,提出一种基于风险评估的势均衡多目标多伯努利(RE-CBMeMBer)滤波算法。采用CBMeMBer算法的序贯蒙特卡洛实现,在粒子预测后利用风险函数和评估函数计算粒子风险值,并用评估结果更新粒子权值。避免了计算似然函数且不依赖量测噪声的概率分布。仿真表明:与SMC-CBMeMBer算法相比,RE-CBMeMBer算法具有更好的实时性,特别是当量测噪声分布未知时,具有更高的跟踪精度和稳定性。