基于过程建模的复杂装备虚拟维修训练仿真

针对复杂装备维修训练的特点,结合Petri网技术研究了维修作业过程的描述方法,建立了维修作业过程描述模型,可以清晰表达各维修作业间的逻辑关系、约束条件和维修保障资源的配置,引入时间概念也便于某些维修性分析工作的开展;基于此过程描述模型设计并开发了某型装备的虚拟维修训练系统,通过仿真实例,说明该系统可以有效地解决装备维修训练中存在的问题,具有一定的实用价值。     

BOM技术在复杂电路虚拟维修系统中的应用

给出了电路虚拟维修的定义,在复杂电路虚拟维修系统结构的基础上提出了建模需求,并给出了计算模型和交互模型的定义。以形式化的方法定义了BOM（Base Object Model）概念模型,通过分析电路仿真的特点,确定了电路BOM概念模型中的实体类型、事件类型和交互模式;特别是采用了“将实体类型区分电子元件类型和电信号类型,分别以客观属性和仿真语言描述的方法进行定义”的原则,既满足了仿真效果,又简化了建模复杂性。通过建立某型装备的复杂电路虚拟维修训练系统,验证了基于BOM的交互模型的有效性和实用性。     

GPU异构系统中的存储层次和负载均衡策略研究

GPU体系结构的革新和相应开发平台的发展使得GPU广泛地应用于科学计算领域.通过深入地分析GPU体系结构和存储层次的优缺点以及GPU上的关键性能特征,阐明了GPU体系结构、编程模型和存储层次之间的关系.针对GPU异构系统上的应用映射提出三种基本负载均衡优化策略:预取、流化、任务划分.试验结果揭示了不同的优化因子与优化效率之间的具体关联.     

基于OpenGL平台的虚拟海战场仿真

虚拟海战场仿真中,大规模动态海面的实时生成、各种作战平台的模拟是关键问题。基于海浪统计学模型,采用快速傅立叶逆变换、层次细节技术和与视点相关的可见性预判断技术,实时生成动态海面,依据蒲氏风级与浪高的对应关系,模拟不同等级海浪;采用3DM AX建模软件实现了舰艇、潜艇、飞机、导弹等作战平台的仿真;最后,采用粒子系统实现自然环境中的雾、雨、雪,以及舰船、飞机、导弹的尾迹的仿真。视觉效果较好。     

基于反射内存网的多飞行模拟器时间同步

飞行模拟器是一个复杂的分布式实时仿真系统,而多个飞行模拟器的联网则要求高精度的同步、更高的实时性.首先对单台飞行模拟器的网络结构、同步机制进行了描述,然后介绍了反射内存网的工作原理,并利用反射内存网作为同步信号的传输链路,对多飞行模拟器组网的同步进行了研究,同时对反射内存网和以太网结构并存的特点进行了分析.     

提升装备物资采购保障能力的策略设计

装备物资采购关系到装备保障职能的充分发挥和作战效能发挥能力的积累,其采购保障过程涉及极其复杂的技术问题和管理问题。采购保障策略是开展采购和管理项目所确定的思路和实现途径,完善的采购保障策略设计对于重大的装备物资采购项目的成败具有举足轻重的作用。本文从军队装备物资采购的基本内涵与特点入手,结合工作实践和调查研究,从采购信息运用、流程管控、权责修订、法规约束和需求预测等业务管理层面进行分析,阐述了当前装备物资采购的发展现状,提出了提升装备物资采购保障能力的策略设计,以期实现采购组织、流程和系统的整体优化,为装备物资采购改革中相关措施的修订与完善提供新思路和新方法。     

中美贸易战的心理战策略与启示

中美贸易战不仅仅是贸易战,更是一场心理战。贸易战本质是国与国之间关于贸易的交流、对话、谈判和妥协,中美贸易战中双方运用了大量的心理战策略和技术,如美方的策略有强势攻心宣传、实施心理误导和输出美国价值,而中国则通过引导舆论动向、展示决心意志和争取国际支持来获取关注。本文从中美两国角度深入剖析了中美贸易战中双方运用的心理战策略和技术,并得出中美贸易战的心理战启示,一是要知己知彼,二是要创新应用新媒体传播平台,三是要占据道义的制高点。     

基于程序状态变迁的ASLR机制脆弱性分析方法

地址随机化ASLR是一种针对控制流劫持漏洞的防御机制。已有的漏洞自动分析与利用技术缺少对地址随机化机制影响的分析,导致生成的测试用例在实际环境中的运行效果受到极大限制。针对地址随机化的缺陷及其绕过技术的特点,本文提出了一种地址随机化脆弱性分析方法。该方法使用有限状态机描述程序运行路径中各关键节点的状态;针对常见的内存泄漏与控制流劫持场景建立约束条件;通过求解内存泄露状态约束与控制流劫持状态约束的兼容性,分析地址随机化机制在特定场景下的脆弱性。实验结果显示,该方法可有效检测通过内存泄漏导致的地址随机化绕过及控制流劫持攻击,实现自动化的地址随机化脆弱性分析,提高针对软件安全性分析的效率。     

基于卷积神经网络的无人机图像模糊类型识别

为了提高无人机图像模糊类型识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的无人机图像模糊类型识别方法。通过样本预处理策略对无人机模糊图像样本进行处理,提高了方法的识别效率,同时降低了错误率。提出一种适用于模糊图像灰度频谱图的卷积神经网络结构,并利用训练样本对网络进行训练,增强了网络结构的针对性,提高了训练模型的识别准确率。利用测试样本对训练的网络模型进行测试,验证方法的鲁棒性。实验结果表明,将卷积神经网络应用于图像模糊类型识别,取得了良好的效果,针对实验环境下的无人机运动、离焦和大气散射3种模糊图像类型的识别准确率较高,所提方法的鲁棒性强、实用价值大。