十八大以来军民融合发展的新实践 新观点

党的十八大以来,军民融合问题备受关注。习近平总书记提出,“进一步做好军民融合式发展这篇大文章,坚持需求牵引、国家主导．努力形成基础设施和重要领域军民深度融合的发展格局”。新形势下．我国军民融合发展出现了一系列新的特点,军队总部机关、各军兵种积极参与．     

声音

不断提高军队信息化条件下威慑和实战能力;加强国防科研和高新技术武器装备发展;推动军民融合深度发展。     

从传统院所向高科技产业集团的华丽蜕变——对中船重工七二五研究所推进军民融合式发展的调查与思考

七二五所在高质量保障军工科研生产任务的同时,坚持创新驱动,大力发展科技产业,已经从传统意义上的军工研究院所华丽蜕变为集科研开发和多个高技术产业公司于一体协调发展的高科技产业集团     

基于正交锁定差分放大器的巨磁阻抗（GMI）磁传感器

基于非晶丝的巨磁阻抗(GMI)效应,利用CoFeBSi非晶丝作为敏感材料,采用正交锁定放大电路和仪用放大器作为信号调理电路,设计了一种差分式高灵敏度GMI磁传感器。介绍了巨磁阻抗效应的基本概念和双非晶丝差分结构的磁敏探头,分析了基于正交锁定差分放大技术的信号调理电路的工作原理,并结合非晶丝两端输出信号的幅度和相位特性,提出了正交锁定放大器输出包络的近似计算方法。实验结果表明:在-2.0 Oe~+2.0 Oe的量程内,该GMI磁传感器灵敏度可达748mV/Oe,线性误差为0.98%FS,且噪声平均功率谱密度约为0.8nT/Hz1/2。     

基于观测新息和状态信息的联合脉冲机动检测

针对提高空间机动目标跟踪精度的机动检测问题,提出一种新型机动检测方法-χ2-β检测法。该算法以脉冲前后沿为研究对象,通过分析观测新息和常推力a-β动力学模型中辅助变量β的物理特性,给出脉冲机动前后沿检测判据。仿真实验比较了χ2检测法和β检测法的特性,结果表明: χ2检测法,对机动前沿的敏感性与采样点和机动阀值相关,较多的采样点与较大的机动阀值可以降低虚警率,但会增加检测延时,反之,可以减小检测延时,但会增加虚警率;β检测法,对机动后沿的敏感性与滤波跟随性能相关,在测量精度的保证下,可对机动后沿准确检测。两种方法联合起来,可有效检测多种形式脉冲机动,性能优于传统的机动检测方法,具有一定的工程实用性。     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。     

重叠网格方法研究多子弹抛撒气动问题

子母弹抛撒气动问题是一类典型的有相对运动的多体气动问题,也是重叠网格方法最有价值的应用领域之一。采用MI-Grid重叠网格软件系统,耦合流动力学方程和动力学/运动学方程,研究子弹分离过程的气动性能和运动轨迹,并结合正交试验设计,讨论和评估了出舱条件及气动干扰对子弹分离运动的影响,指出子弹在抛撒流场中受激波干扰对姿态运动影响很大,单子弹抛撒时母弹激波扫射使子弹俯仰特性剧烈波动,多子弹抛撒时弹舱流动受子弹挤压反射激波使子弹姿态抬头。     

使用多Agent模型求解N－难题的新方法

借鉴多Ａｇｅｎｔ模型思想给出了求解Ｎ－难题的新方法。将Ｎ－难题分成多个Ａｇｅｎｔ,赋予每个Ａｇｅｎｔ以算法,利用Ａｇｅｎｔ之间的协作和交互有效地进行问题求解。该方法将前人的指数时空复杂度降为多项式时空复杂度,实际实现结果表明了该方法可行、高效。     

II型陆军战术导弹:摧毁纵深装甲目标

早期进入部队的分阶段部署武器清单最前面列有Ｍ２７０多管火箭炮和“阿帕奇”直升机。这种部队一着陆,即可探测战斗纵深内的装甲威胁。理想的情形是不用冒损失宝贵的“阿帕奇”直升机的危险就能摧毁深内运动的敌装甲部队。早期进入部队将在不太远的将来配备Ⅱ型陆军战术导弹,从而实现这一理想。     

面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。