混凝土本构描述的几个问题的探讨

本文简要综述了混凝土本构关系的几种类型,从混凝土的内部结构和工程应用角度讨论了基优缺点,认为当将混凝土的本构描述与其在特定应力状态下的破坏机理相联系,与材料所经历的损伤及其损伤状态相联系。     

甲板上装载重物渔船的耐波性研究

本文在线性频范畴中,基于切片理论的ＳＴＦ法,剖面的水动力系数和流体动力计算采用源汇分布法,利用ＯＦＲＴＲＡＮ编程,对８０８型渔船甲板上装载重物在多种海况、多种航速、多种浪向角下在规则波和不规则波中的横摇、纵摇和垂荡情况进行了计算,并进行了实验室模型试验和海上实船试验。结果表明,８０８型渔船甲板上装载重物在限定海况下能安全航行。     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

过程控制中的对象链接与嵌入技术及数据访问客户端的开发

过程控制中的对象链接与嵌入技术 ,是最近几年国际上自动控制领域研究的热点之一。该技术解决了办公室与生产现场的信息通信问题 ,并成为工业控制和生产自动化领域中使用的硬件和软件接口的国际标准。本文介绍了OPC技术的基本原理及OPCDA客户程方开发的详细过程。     

图论有效性算法的基本分析

欧拉解决了哥尼斯堡桥问题 ,奠定了图论的基础 ,事物间的二元关系能够容易地用图模拟 ,许多大网络、大系统问题 ,经过用图模拟 ,使研究变得概念清晰、形象直观、目标明确和计算简化。图论问题看似简单 ,其实内部涉及到的关系是极其复杂的。本文对一些常用的有效性算法作了一些基本分析。     

武警部队营房建设和营区管理评价指标体系的应用

武警部队营房工作具有综合性、军事性、计划性的特点。文章科学的从技术性、经济效益、环境社会效益三个方面研究武警部队营房建设和管理的相关因素 ,建立了武警营区建设评价指标模型。通过分析综合评价方法的应用特点 ,论证了使用层次分析法进行评价的可能性 ,并通过营区建设选址具体说明该体系的使用和计算方法 ,可供优选营房建设方案使用。     

装备维修保障知识模型构建及推理方法

针对装备领域维修保障知识利用效率低、经验知识转化不足、故障定位分析困难等问题,提出了一种装备维修保障知识模型构建及推理方法。首先,通过对装备维修保障工作流程、知识构成及知识特征的分析,借助知识的本体表示方法,设计装备维修保障知识模型,并结合具体装备给出知识模型构建方法;其次,基于知识模型并综合考虑人员经验性知识的量化表达,提出故障原因可信度推理方法,实现维修知识的有效推理计算;最后,以车辆装备发动机故障为例,验证了所提方法的可行性,为装备领域维修保障知识模型构建和推理应用提供借鉴。     

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明：犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。