一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

基于辐射能量分析的网络拓扑结构探测

在战场环境中,探测出敌方网络拓扑结构,为寻找网络最佳攻击点奠定了基础,具有重要意义。在研究数据链组网原理的基础上,研究了多址接入方式的探测方法,并提出了基于辐射能量分析的网络拓扑结构探测新方法。该方法通过对信号进行时频分析并结合互联关系矩阵来进行网络拓扑结构判断,仿真结果表明该方法可以有效地判断出敌方的网络拓扑结构和多址接入方式。     

既是“蛮拼的”,又不是“拼蛮的”——记江南公司“最美兵工人”谌红梅

<正>谌红梅所在的054车间肩负着几种"高大上"产品的生产装配重任,是公司精益管理"样板车间",获得过湖南省"工人先锋号"等荣誉称号。在整个团队中,她承担着产品联试和通电检查这一关重岗位中最重要的工序——数据判读,这一工序主要是对系列产品数据图形进行判断,以确保每一件产品的质量和命中精度。红酥肯放琼苞碎,探著南枝开遍末?不知酝藉几多时,但见包藏无限意。这是著名女词人李清照的诗句。国人素来对红梅非常喜爱,女孩子以红梅为名的更是不胜枚数。谌红梅,江南工业集团公司五分厂054车间检测班的副班长。她名如其     

陕柴重工——共和国海军舰船动力长子

<正>陕柴重工一直坚持以军为本,密切关注和跟踪海军动力选型要求,加快柴油机制造新技术的引进、消化、吸收和创新,在尽最大能力为海军提供质量高、性能先进的动力装置前提下,提升企业的生产能力和军事保障能力。陕西柴油机重工有限公司(SXD),成立于1953年,位于陕西省兴平市,是中国船舶重工集团公司(CSIC)所属的国内规模最大的船用中、高速大功率柴油机和柴     

基于指标间关联增效的指挥效能评估优化模型北大核心

针对传统的指挥效能评估模型没有考虑指标间相互影响的问题,基于对特定指标集进行多次观测所得的多维数据集,利用关联分析技术,分析并量化消费型指标对效益型指标的关联增效,并基于关联增效的数学期望构建了消费型指标的评估补偿量模型,进而改进了传统的指挥效能评估模型。     

基于元学习的作战行动效能评估标准数据生成方法研究

部队作战行动效能评估难度大的主要原因是缺乏科学可靠的评估标准数据。为了选择适当的算法生成评估标准数据,建立了基于元学习的评估标准数据生成方法总体框架,并提出集成近似排序树方法来建立作战行动数据集元特征与算法性能排序的映射关系形成元知识,从而辅助指挥决策人员选择适当的算法生成评估标准数据。     

面向飞参数据处理应用的数据平滑算法对比

对飞参原始记录数据进行预处理是有效利用飞参数据的基础。介绍了三种典型数据平滑算法的原理,建立仿真航线,并以飞参经度和纬度通道数据为例,对三种平滑算法的处理效果进行了对比研究。结果表明,当误差服从正态分布以及广义正态分布时,通过选取适当参数,Vondrak算法相对于滑动平均和加权局部多项式回归算法具有明显优势,从而为飞参原始记录数据的预处理算法选择提供了参考。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器(Sensor)、控制器(Controller)、执行器(Actuator)、支持器(Supporter)的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型(SEM)对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

2014成绩斐然

2014年,兵团经济社会保持持续健康发展,呈现出"一个高速、两个优化、三个突破"的特点2014年,兵团经济社会保持持续健康发展一个高速:经济保持高速增长,生产总值占自治区比重再创新高两个优化:产业结构和投资结构进一步优化。三次产业结构由上年的29:42:29调整为26:44:30,全年固定资产投资增长18%左右,社会和民间投资占50%以上三个突破:深化改革、"三化"建设和民生建设实现新突破     

一种基于毁伤数据的弹目匹配方法

对传统的弹目匹配仍在定性分析,未有效利用毁伤数据的情况,提出一种基于毁伤数据的弹目匹配方法。将目标信息输入研究者总结的相应经验公式或用毁伤数据所训练的catboost回归模型,得出要使目标达到毁伤程度所需的各毁伤元强度,再综合弹种威力场数据计算出各弹种的分数,选出弹种。以铁路桥目标为例,说明各弹种对目标的匹配度分数与弹种设计目的的一致性。