基于粗糙集与神经网络相结合的模拟电路故障诊断

针对当神经网络输入端维数比较大造成在模拟电路故障诊断中BP神经网络结构庞大,从而影响到诊断速度以及正确率的问题,结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,建立了一个基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断模型。通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型简化了网络数据样本的维数,优化了神经网络结构,提高了系统的诊断正确率与诊断速度。     

螺栓法兰连接结构有限元模型参数确定方法

螺栓法兰连接广泛用于各种工业结构中,为准确预测该连接在实际工作中发挥的作用,需要建立准确高效的有限元模型。针对有限元建模过程中模型各种参数的确定问题,综合使用数值仿真手段和试验手段分别对模型网格参数和接触参数的确定开展研究。参数确定后的螺栓法兰连接结构有限元模型在保证计算精度的前提下,计算效率得到显著提高。     

一种应用于目视化瞄准的头动注视点定位算法

应用目视化瞄准技术可以简化火炮直瞄射击过程中的操作难度和瞄准效率。对于目视化瞄准时应用传统桌面式眼动仪器人体头部需要保持静止的问题,研究了一种适用于火炮目视化瞄准的头动注视点定位算法,该算法通过对头部建立四元数坐标系,计算眼球视场和屏幕坐标系,最后通过实验验证证明了通过该算法可以在人体头部自由移动的情况下获得良好的跟踪效果,证明了使用本算法可以实现头部不受限制下的眼动追踪,大大提高了视线追踪技术的适用范围,从而应用于火炮目视化直瞄射击。     

宋代兵学刍议

宋代是中国古代兵学发展的高潮期,在"崇文抑武"的大背景下,文人成为兵学研究主体,文人论兵蔚为风潮。兵学儒学化更为深入广泛,尤其表现在战争观、战略思想、作战指导思想和治军思想等方面。宋代兵学文献的繁荣并未对军事实践产生积极牵引,个中原因复杂,探讨兵学与国家战略、将帅选任以及军事技术演进的互动关系,有助于加深对宋代兵学以及军事的认识。宋代兵学对中国封建社会后期的兵学和军事实践产生了深刻的影响。     

基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化

针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法。为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略。综合考虑系统复杂程度、种群规模、解集的多样性及收敛性,采用K-均值算法将初始种群划分为3个子群,使3个子群协同寻优。为保持种群多样性,各子群不断地聚类重组,动态调整子群规模以更好地进化。子群寻优采用惯性权重指数递减策略,使得算法具有初期搜索范围大、速度快,后期惯性权重小,利于收敛、稳定的特点。试验表明该算法是有效可行的。     

基于自适应差分进化算法的武器稳定系统参数辨识

以某步兵战车武器稳定系统为背景,在考虑驱动电机与火炮之间的弹变形、摩擦和齿隙非线性因素的基础上,建立了基于三惯量模型的武器稳定系统模型。应用自适应差分进化算法对模型中的未知参数开展参数辨识研究,在MatlabSimulink进行仿真实验,与标准差分进化算法及粒子群算法对比,验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明,所建模型基本符合实际系统。     

战“疫”对国防动员的启示

此次战“疫”展现出了我国强大的组织动员力和社会凝聚力,是我国国防动员体制改革重塑后国防动员系统迎来的一次重大考验,也是对近年来国防动员准备成效的一次实战检验,对于持续深化新时代国防动员实战化准备具有极强的启示意义。一、高度重视复杂情况下的国防动员战略规划自2003年非典(SARS)之后,国际上发生了H1N1流感、脊髓灰质炎疫情、埃博拉疫情、中东呼吸综合征疫情、寨卡病毒疫情等重大传染病危机。