视情工作间隔期的确定

针对大量设备的故障不会瞬间发生,为减少故障后果造成的损失并降低修复性维修的费用,采取了视情工作,检测费用随之增加。为使总费用最少,对检测间隔期进行了优化并给出简要的算法。同时对不同故障类型的视情工作的实施策略进行了讨论。     

被动保护与主动防御

海军使命的变化遭遇突然攻击的危险日益增加,促使人们有可能考虑研制改进的被动保护系统。然而,此发展方向不能明显的带来最优的回报。本文提供了一种工具,依据舰艇失效概率的大小对各种通用方法的效果进行了比较。此方法用来估计不同类型的舰艇受到武器齐射攻击的失效概率,并用两种通用的概念性舰艇类型对此方法进行了说明,每种概念性舰艇类型都假定具有三个不同层次的被动保护系统,舰艇遭遇的是1-4种武器的齐射攻击。     

网络教学在本科教育中的应用探讨

主要探讨了本科教育阶段网络教学的学习方式,网络教学的实现过程,提出了在现行本科教育阶段必须采用网络教学与传统教育有机结合的方式。     

美国

美国《航空周刊》网站2002年5月7日报道美国防部高层人物最近在一次“国家空间座谈会”上透露,为促进美国航空航天工业的发展,国防部正在与航空航天协会的有关人员制订“战略主动”发展规划,其中包括发展规划的目标、挑战技术、投资计划和发展途径。     

中国共产党坚持人民至上的实践探索与经验启示

人民群众是中国历史的创造者，中国共产党是人民的政党。因此中国共产党始终将人民的需求放在首位。进入新时代，“江山就是人民，人民就是江山”进一步将“人民至上”升华至新的境界，只有始终贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想，坚持以人民为中心，站稳人民立场，坚持人民至上，不断促进全体人民共同富裕，才能更好更快推进中国梦的实现。     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

曲率分析的变分辨率数字高程模型建模算法

传统的数字高程模型一般采用规则网格划分以简化建模过程,因其网格密度缺乏对地形变化的自适应性而不能兼顾地形表达的准确度和地形数据的冗余度,导致其在车辆动力学仿真等领域的应用有所局限。针对这一问题提出一种基于曲率分析的随机节点分布建模方法,其数据节点的密度根据种子节点周围的局域曲面曲率变化而相应变化,实现了在复杂、曲率较大的地形区域自动生成高分辨率数字节点集,而在平缓、曲率较小的区域实现低分辨率的节点分布。在获得此种节点集的基础上,利用Delaunay三角剖分结合三次多项式插值算法,得到满足高精度和低数据冗余度的变分辨率数字高程模型。利用传统规则网格地形模型与所提出的变分辨率数字高程模型对同一个用于星球车动力学仿真的复杂野外地形进行对比,验证了变分辨率算法的有效性。     

宽马赫数变几何进气道性能快速计算方法北大核心

提出一种适用于初步设计的宽马赫数变几何超声速进气道性能快速计算方法,无需计算流场各点参数即可快速获得捕获流量系数φ和临界总压恢复系数σ。利用激波与进气道的几何关系判断起动;采用虚拟喉道假设计算第一道内压膨胀波;采用一组激波-膨胀波模拟喉道内复杂波系。为检验方法正确性,计算结果与无粘CFD结果进行了比对。φ相对误差在5%以内,随马赫数减小、攻角或楔板折角增大而增大;σ最大相对误差为4%,随马赫数、攻角、楔板折角增大而增大。     

最佳极化在雷达检测中的得益分析北大核心

最佳极化发射和接收是增大隐身目标RCS,提高雷达对隐身目标检测概率的有效方法。通过对目标RCS与雷达发射极化方式内在规律的研究,指出RCS与发射极化方式满足余弦关系,基于该规律提出一种提取最佳极化的新方法。仿真对比了不同发射极化方式下的目标动态RCS,并利用Swerling I检测模型研究最佳极化在雷达检测中的得益。仿真结果表明,采用最佳极化收发,隐身目标RCS得益最大可达30 dB,雷达对隐身目标检测概率得益最大可达0.5。仿真结果也证明了该提取最佳极化方法的有效性和可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。