火力打击装备智能化无人化技术研究

着眼于陆军火力打击部队智能化无人化装备发展途径和实现方式,重点开展典型火力打击装备智能化无人化技术研究。围绕侦察感知、指挥控制、通信网络、火力打击等要素,分析智能化无人化关键技术在火力打击装备上的应用,提出火力打击装备智能化无人化技术方案,为形成火力打击智能化作战体系,提高火力打击部队智能化作战能力提供支撑。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。     

新时代基层部队凝聚力构建的调查与思考

习主席强调,要增强部队凝聚力和向心力,最大限度激发官兵履行使命的积极性和创造性。进入新时代,影响部队凝聚力生成的因素增多,如何把官兵团结成一块坚硬的钢铁,既是时代所需也是形势所迫,必须系统施策、体系发力。一、思想引领力是凝聚力构建的源泉,要靠崇高事业追求保证“价值同向”一个有凝聚力的集体首先是志同道合的集体,前提是靠强有力的思想引领凝聚投身强军实践的广泛共识。     

让“中心环节”与“中心工作”深度相融

<正>某单位党委议教会上提出：“一定要让‘中心环节’与‘中心工作’深度相融,紧贴训练形势、训练进度、训练课目,搞好专题性、针对性、经常性教育,坚决防止教育与训练相脱节、‘两张皮’。”这段掷地有声的话,引人深思、发人深省。何为“中心环节”？何谓“中心工作”？思想政治教育是增强部队凝聚力向心力创造力战斗力,团结动员官兵投身强军实践、履行新时代军队使命任务的中心环节。军事训练是部队经常性中心工作,是生成和提高战斗力的基本途径,是最直接的军事斗争准备。     

轮式突击炮行进间射击炮口振动分析及稳定控制

为了研究不同因素对炮口振动的影响规律,建立了轮式突击炮行进间射击多体动力学模型,并与试验结果对比验证了合理性。路面谱采用谐波叠加法建模,在不同路面条件和火线高情况下进行了仿真计算,获得了两种因素对行进间射击炮口振动的影响规律。构建了垂向稳定器模型,进行了联合仿真,对比了有、无稳定器两种情况下的炮口振动。结果表明:炮口振动幅值随路面粗糙度增大而增大;火线高对炮口振动的影响是非线性的;垂向稳定器能有效控制炮口振动,相较于无稳定器情况,开炮前炮口最大高低角和高低角速度幅值分别降低了94.1%和97.4%,开炮后炮口最大高低角振动幅值降低了16.2%。该研究对轮式突击炮的总体设计起到了一定理论支撑,具有重要工程应用价值。     

仿蝴蝶扑翼飞行器:研究进展、挑战与未来发展

以昆虫为灵感设计的仿生扑翼飞行器在近三十余年来的时间里发展迅速,而蝴蝶作为众多昆虫中极富特色的一种也得到了许多研究者的关注。国内外以蝴蝶为研究对象进行了许多的仿生学研究和仿生飞行器研制,尤其是近十年来仿蝴蝶扑翼飞行器的设计与制造取得了较大的进展。对这一热点领域的研究进行了综述。首先从仿蝴蝶扑翼飞行器(BIFAV)的升力机制研究、结构设计与制造以及驱动与控制方面,综述近年来所取得的研究成果;其次指出仿蝴蝶扑翼飞行器目前在大小尺度、飞行灵活性、续航时间、控制鲁棒性以及仿生的逼真性方面仍然存在研究挑战;最终表明其未来的研究将朝着更小的尺寸、更灵活的飞行与更可靠的控制、更高的仿生程度等方向进一步完善。     

扎实做好军事斗争准备中政治工作

习主席指出,“军队首先是一个战斗队,必须坚持一切建设和工作向能打胜仗聚焦”,强调“能战方能止战,准备打才可能不必打,越不能打越可能挨打,这是战争与和平的辩证法”。我们要清醒认识到,虽然现阶段我国发生大规模外敌入侵的战争可能性不大,但因外部因素引发局部战争和武装冲突的可能性不能低估。政治工作作为我军的“生命线”,在做好应对强敌军事斗争准备过程中,必须将政治工作摆在强军兴军首位,为部队在执行军事斗争任务中讲政治、讲策略、讲方法,正确领会、坚决贯彻党中央和习主席决策部署提供有力保证。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

无人机集群协同控制技术综述

协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。