增强思想政治教育有效性要处理好"三个关系"

从宏观上理清思路,是提高思想政治教育实效性的重要环节.要以思想政治教育中存在的"虚"与"实"、"高"与"低"、"一"与"多"等矛盾为切入点,分别从大道理与小道理、理想信念与现实认识、主旋律与多样化的统一等角度出发,从宏观上把握思想政治教育的有效性     

固定单站无源定位可观测性及仿真分析

针对强非线性系统固定单站无源定位可观测性分析困难的问题,提出基于线性系统可观测理论的分析方法并进行了仿真验证.首先以目标角度、角速度和多普勒频率变化率为观测量,通过对观测方程的伪线性化处理,避免求解复杂的雅克比矩阵,而后对匀速、匀加速直线运动和匀转弯运动进行可观测分析,得出可观测条件,为进一步研究提供了理论前提.最后通...     

学业情绪与学习满意度的关系研究：气质性乐观的中介作用

通过对滇西北3253名师范生进行大学生学业情绪量表、大学生学习满意度量表和生活定向测验（中文版）问卷调查,探讨了师范生学业情绪、学习满意度和气质性乐观的现状及其关系,以及气质性乐观在其中的中介作用。结果发现学业情绪各维度、学习满意度和气质性乐观之间呈显著正相关或者显著负相关,相关系数在-0.372～0.629之间,P值均<0.01。气质性乐观在学业情绪各维度与学习满意度之间的部分中介作用显著,P值均<0.01。研究认为滇西北师范生学业情绪中等水平左右,学习满意度较高,比较乐观;积极和消极的学业情绪分别正、负向预测学习满意度;气质性乐观在学业情绪与学习满意度之间具有部分中介作用。     

体系作战可重构指挥控制软件设计方法

提出了一种面向体系作战可重构指控软件设计方法,分析了体系作战指控软件可重构的需求,介绍了如何通过软件架构设计、功能模块配置、数据库及信息交互接口协议设计实现指控软件可重构。依据该方法开发了指控软件,并已通过了体系实装演示试验验证,结果表明该方法合理可行,可为各军兵种体系作战指挥控制系统建设提供参考。     

性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价

为满足性能试验阶段装甲车辆维修性评定的任务需求,提出了一种基于组合赋权法与物元可拓模型的性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价方法。在构建性能试验阶段装甲车辆维修性定性评价指标体系的基础上,通过组合赋权法将订购方与使用方分别基于层次分析法给出的指标权重进行集成,得到了指标的综合权重,并进一步与物元可拓模型相结合,给出了性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价结果。实例应用结果表明该方法合理、有效,为性能试验阶段装甲车辆维修性定性指标综合评价提供了参考与思路。     

基于反正切函数的测试性分配方法

针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。     

基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

装备可修复备件三级库存优化配置模型研究

分析了备件库存优化研究现状,描述了可修复备件三级库存供应保障流程,以系统可用度和费用为约束,构建了备件三级库存优化配置模型,运用边际分析方法进行模型求解,得出可修复备件三级库存优化方案.以某型装备为例,对其维修备件库存方案进行优化,求得同时满足可用度和费用最优的库存方案,并分析了中继级修理时间和基层级修复概率对系统可用度的影响,可为装备维修保障工作提供决策.     

大学生学业延迟满足现状调查分析

[目的]了解大学生学业延迟满足现状.[方法]采用大学生学业延迟满足问卷对新疆某两所高校在校大学生进行了调查,共发放315份问卷,收回有效问卷297份,问卷有效率94.3％.[结果](1)将大学生学业延迟满足得分分为高中低三组,学业延迟满足高分组的大学生占整体抽样的18.86％,中间组占68.69％(M1中 =28.38＜M1总=28.90),低分组占12.46％;在课堂学业延迟满足维度上,高分组占84.18％,中间组占14.81％(M2中=12.73＞M2维度=11.67),低分组占1.01％;在课下学业延迟满足维度上,高分组仅占23.91％,中间组占61.28％(M3中=6.09＜M3维度=11.22),低分组占14.81％.(2)大学生学业延迟满足存在学历(F=4.239,P=0.006)、民族(F=5.028,P=0.002)、家庭所在地(F=5.349,P=0.005)上的显著性差异.[结论]大学生的学业延迟满足能力普遍较低,且在课堂学业延迟满足和课下学业延迟满足能力上存在较大差距.