基于时空消耗法确定军事物流基地存储设施规模

存储设施是军事物流基地主要组成实体和有效运行载体,在规划军事物流基地时,需准确估算存储设施的规模。为寻求军事物流基地存储设施规模的定量计算方法,基于存储设施与所储物资应保持时空资源供需平衡的时空消耗原理,建立了存储设施规模数学模型。为提高模型的实用性,对模型中相关参数的具体作用和取值方法进行了解释和分析。最后以xx综合仓库改建xx军事物流基地为例具体说明了该模型的应用。     

毛泽东对美军事斗争的战略策略思想

新中国成立后,毛泽东从战略和全局上谋划对美军事斗争的大政方针,夺取并把握斗争主动权.其基本观点是:美帝国主义是纸老虎,也是真老虎;跟美国的事,就大局上说还是和平解决;对待美国战争的政策,第一反对,第二不怕;要立足于最坏的可能,准备应付最坏的情况;利用矛盾,联合多数、孤立美国;要善于摸清美国的政策底盘;对美斗争要灵机应变,主动在我.     

弹引系统膛内纵向过载测试与仿真

设计了弹丸膛内纵向过载直接测试系统,加工特制弹丸及假引信体,保证其质量、外形、长度与原弹丸及相应的引信体保持一致,保证其与原弹丸及相应引信膛内运动过程相同.采用弹载存储测试技术,将加速度传感器安装在弹丸内部,然后采用软回收技术回收弹体,取出弹载测试存储模块,将弹载测试存储模块通讯串口与微机串口相连,并将弹载存储器存储的数据导入计算机并分析处理,获取弹丸膛内纵向过载动态分布规律.并数值仿真了引信膛内纵向过载,仿真结果与试验结果吻合较好,为引信安全性问题的研究提供了可靠的数据支持,同时也说明了理论仿真的正确性和试验方法的可靠性.     

预防性维修工作组合优化

针对单部件的维修间隔期无法反映系统的维修最佳间隔期这一问题,对装备各部件在各修理级别上的预防性维修任务组合情况进行探索。通过建立费用模型、可用度和风险模型作为决策模型,用以组合某一修理级别各部件的维修工作,得出系统预防性维修间隔期,并结合部队实际优化从系统的角度优化等级维修中的维修工作间隔期,为确定大中小修工作提供科学、合理的理论指导。该算法在区分各修理级别的维修能力的基础上,能较好地对各修理级别的维修工作组合情况进行了优化,实例验证了模型的实用性和有效性。     

无人机集群作战中连续时间Markov链模型的求解方法

针对无人机集群目标作战解析建模时在状态转移过程中计算速率低的问题,提出了一种基于行压缩存储的四阶Runge-Kutta法。根据无人机集群作战样式将无人机集群作战过程划分为三个阶段,并分阶段对无人机集群作战的状态转移过程建立连续时间Markov链模型。以无人机集群完成作战任务的可靠性作为求解指标,运用四阶Runge-Kutta法对Markov模型进行求解。由于求解过程中速率转移矩阵具有稀疏特性,采用基于行压缩存储的算法优化求解速率。仿真实验表明,运用连续时间Markov理论建立的无人机集群作战过程模型的有效性和可行性优于其他模型。同时,与其他算法及模型相比,该算法计算速率更高、能更好地满足结果精度的可靠性需求,进一步说明了本算法的优越性。 〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCHSC.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动     

体系攻防条件下的多阶段目标选择模型

针对体系攻防对抗条件下的目标选择问题,提出了一个基于完全信息序贯博弈的多阶段目标选择模型。该模型分析了目标体系攻防的博弈过程,使用动态贝叶斯网络描述了对抗双方策略对博弈状态的影响,将目标选择问题转化为标准的博弈树对策问题求解。然后设计了一种消除目标体系结构中与或子树的方法,以简化目标选择策略空间。最后通过案例说明了使用逆向归纳法求解目标选择策略的过程。结果表明,该模型和方法能够在体系攻防、目标间具有复杂层次关联的条件下为目标选择决策提供辅助。     

山水自在 筑鉴非凡——重庆商务职业学院新校区规划设计

介绍了重庆商务职业学院新校区的校园规划策略。基于生态保护进行校园规划,通过建筑布局与地形环境的协调共生形成山水校园,结合历史人文营造个性化校园空间。同时,从生态保护、规划分区、建筑布局、景观空间等方面探讨文化内涵与个性校园的规划设计策略,得出自然山水形成了丰富的地域景观,并由此创造出具有个性的地区文化的结论。旨在为山地校园建设起到借鉴作用。     

自主水下机器人布放回收技术综述

对水下机器人布放回收这一领域的研究进行了综述并对未来研究进行了展望。首先分析了水下机器人布放回收的不同方式,主要可分为水面有人舰船、水面无人船、潜艇以及大型水下机器人布放回收方式。接着举出不同回收方式的国内外例证并对其优缺点进行总结。随后探讨和分析了实现布放回收所需的关键技术,包括自主对接技术、定位引导技术、锁紧定位技术及对接回收策略,并对技术现状及装备进行举例分析。最后对水下机器人布放回收的研究方向和重点进行了展望。综述表明,水下机器人布放回收的结构和所需关键技术还需持续研究,特别需要关注的是随着布放回收技术研究的不断深入,未来水下机器人布放回收系统将向自主化、无人化、通用化发展。     

基于AHP-DQN的作战效能优化方法研究

针对舰艇编队威胁海域安全的案例,设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略,基于墨子系统开展多方案作战仿真,获得了双方战损数据。在此基础上,建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系,以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法,对海基策略进行了优化,作战效能提高了5.36%。研究结果表明,基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真,再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。     

改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用

针对当前空战机动决策精确度低、实时性差的缺点,对天牛须搜索-战术免疫机动系统(Beetle Antennae Search-Tactical Immune Maneuver System, BAS-TIMS)算法进行改进,并应用于空战机动决策中。增加左爬升、右爬升、左俯冲、右俯冲4种机动,对传统的机动策略库进行扩充,设计了11种基本机动策略并给出了相应的控制方法。基于距离、高度、速度、角度和战机性能优势函数,利用非参量法构造战机机动决策综合优势函数。针对天牛须搜索算法在全局搜索和收敛速度上存在的缺陷,引入蒙特卡洛概率迭代的方法对算法进行改进,并和战术免疫机动系统进行融合,将改进的BAS-TIMS算法用于空战机动决策。设计算例进行仿真分析,并将结果和博弈论法、改进共生生物免疫进化算法、传统BAS算法和传统TIMS模型的计算结果进行对比,验证所提算法的有效性。仿真结果表明:改进BAS-TIMS算法在空战机动决策的收敛精度、收敛速度和全局搜索能力上更加具有优势。