基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

直升机扫雷航路动态优化建模与仿真

针对预案作战方式在扫雷作战过程中无法兼顾作业区面积和自然条件一致性的缺陷,提出了直升机扫雷航路动态优化的方法,建立了直升机扫雷航路动态优化数学模型;在扫雷作战过程中,每当直升机进入下一搜扫线路前,结合水雷障碍区地形起伏和海流情况,根据所建模型可由扫爆水雷灵敏度和扫雷具磁场特性给出优化的直升机扫雷速度和扫雷宽度。仿真结果表明,该方法在扫雷作战过程中能优化扫雷线路,从而能减小局部误差,提高了扫雷效率。     

基于CBM的航空装备保障费用动态分析

目前航空装备的保障普遍存在保障费用高和装备可用度低的问题。针对视情维修(Condition-based Maintenance,简称CBM)在新一代航空装备中的应用,以保证航空装备的战备完好性,降低维修保障费用为目标,应用系统动力学原理,建立基于视情维修的航空装备保障费用的动态反馈结构模型。仿真结果表明,将视情维修方法应用到航空装备保障,可有效降低保障费用,提高战备完好率。     

济南军区运用“考、比、拉”机制组织军分区(警备区)和预备役部队“大考核、大比武、大排名”

正近日,济南军区组成联合考核组,利用半个月时间,采取省军区推荐与军区抽点相结合、静态检查与动态拉动相结合的方法,对所属6个军分区(警备区)、2个预备役师及8个县(市、区)人武部和2个预备役团的军事训练情况进行了检查考核和综合排名。济南军区和各省军区领导全程一线督导参考单位迎检     

基于改进March SS算法的存储器测试技术研究

摘要：针对存储器的特点,介绍了存储器简化的功能故障模型．基于一种既可以测试静态简化故障又可以测试动态简化故障的MarchSS算法,提出了一种改进的存储器测试算法MarchSSI算法．该算法不仅能测出MarchSS算法测试的所有功能故障,而且能够覆盖MarchSS算法遗漏的故障,使算法故障覆盖率有了一定的提高．通过仿真,验证了算法的可行性．     

履带车辆下长坡液力辅助制动控制策略仿真研究

针对履带车辆下长坡制动过程中不同制动力的分配关系,在液力减速器和整车下坡动力学分析的基础上,研究了基于液力辅助制动的履带车辆下长坡制动控制策略,建立了基于SIMULINK的履带车辆整车动态仿真模型,对液力减速器的持续制动性能和控制策略的有效性进行了仿真．结果表明,车辆下坡持续制动时,适时应用液力减速器,能够有效分流整车制动功率,明显降低机械制动器的工作负荷,满足整车安全恒速下坡的要求．     

空军院校飞行学员飞行前心理准备分析

飞行学员飞行前的心理准备状态对训练效果具有重要影响作用.学员飞行前的心理准备状态主要受其情绪状态、飞行信心及个性心理特征的影响.通过深入分析三者的影响作用机理,并有针对性的从心理筛选机制、心理训练体系和组织管理途径等三方面入手,提出了提升飞行学员飞行前心理准备程度的措施.     

基于可能性决策的敌对危机行动预测与仿真

可能性决策能较好地应对军事领域常常出现的概率难以获得,或者强调“出奇制胜”而有意规避概率风险的情形,是解决知识不完备情况下敌对行动预测的有力手段。从可能性理论基本公理体系出发,结合动态规划方法,提出并证明可能性决策的最优化定理,给出多步条件下可能性决策的实现算法,结合危机条件下敌对行动预测的范例和仿真分析,与传统概率风险决策进行比较,体现可能性决策的优越性,为该方法的推广应用创造条件。     

DDBN的无人机决策推理模型参数学习

针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。     

基于云理论的装备技术状态预测

通过分析装备技术状态变化的模糊性和不确定性等特性,提出了基于云理论的装备技术状态预测模型.根据装备技术状态劣化趋势,给出了基于云模型的时间序列状态预测方法,有效地运用了装备状态评估中的主观预测知识.将历史趋势与当前趋势相结合,实现了基于时间序列的状态预测.最后以某装备的发动机为研究对象,对发动机状态的动态评估值进行了预测,验证了该状态预测方法的有效性.