基于SEA法的反导预警系统作战效能评估

对反导预警系统进行作战效能评估可以为预警装备体系的发展和作战运用提供基础,在对反导预警作战流程分析的基础上,选取了对反导预警系统作战效能影响较大的因素,给出了系统效能性能量度,分析了系统映射和使命映射,并运用SEA方法建立了效能评估的数学模型,结合仿真试验对反导预警系统保障反导拦截任务的作战效能进行了评估。     

基于实验数据的电子对抗效能分析建模方法

为定量分析电子对抗复杂系统各指标的响应关系,综合解析法和作战模拟法的优缺点,提出了实验数据回归分析法的概念,并设计了实现算法。应用该方法建立了防空预警系统探测效能和电子对抗兵力规模之间的关系模型,最后分析关系模型得出一些有意义的结论。回归分析方法结合作战仿真实验数据,为电子对抗作战效能分析提供了一种新的建模方法。     

古城区狠抓民兵武器装备安全管理

正为确保武器装备仓库管理安全无事故,云南省丽江市古城区人武部采取听、看、查等方式对武器装备仓库系统设备进行了检查,对枪支弹药数量进行认真清点核对,对周边环境给仓库安全工作的影响及内部存在安全隐患进行了认真的分析研究,对存在问题和隐患及时进行登记造册,并明确具体责任人和解决时限;     

军用运输机国际市场分析

<正>受益于不断扩大的总体需求,沉寂许久的国际军用运输机市场在近年来迎来变革。随着欧洲、俄罗斯和巴西等地区和国家的厂商积极投身于新机型研发,美国对大中型运输机市场的垄断将受到强有力的冲击。军用运输机既可以用于运输兵员、武器装备、军用物资以及空投空降作战等作战行动,又可用于抢险救灾、海外撤侨等非军事行动,还能作为通用平台,用于发展预警指挥机、电子战飞机、反潜巡逻机、侦察机、加油机、攻击机、雷达和航空电子试验飞机等其他各种特种飞机。     

先驱体转化致密SiC纳米复合材料的制备及其热电性能

以聚碳硅烷和锑改性聚硅烷为先驱体,利用先驱体转化SiC材料的富余自由碳高温石墨化的微观结构演变特点,采用热压烧结、先驱体浸渍—裂解法以及退火工艺制备出先驱体转化SiC纳米复合材料。采用SEM、TEM、XRD和Raman等测试手段表征和分析了相组成和微观结构,讨论了样品的热导率、电导率和塞贝克系数等热电参数随温度变化关系。研究表明,所得致密SiC纳米复合材料为n型热电材料。由于纳米石墨的作用,材料热导率抑制在4–8W/(m?K)范围。1600°C退火处理能够降低热导率,同时提高电导率和塞贝克系数绝对值,使先驱体转化法得到的SiC纳米复合材料无量纲热电优值ZT达到0.0028（650°C）,高于其他已报道的致密SiC/C复合材料和纳米复合材料体系。     

防空通信系统性能评价及抗毁性分析

分析了防空通信系统的组织结构和对抗特点,利用性能评价过程代数描述防空通信系统的状态演化,提出一种防空通信系统抗毁特性分析方法。通过具体案例,对通信系统的组织结构、抗击软硬杀伤的能力进行建模和仿真验证。实验结果表明,该方法适用于防空通信系统的建模与分析,能够实现对防空通信系统的结构进行对抗过程的建模;通信系统的不同要素对抗毁性能的影响不同,可以采取有效策略以提高防空通信系统的抗毁能力。     

高性能数据分发服务AppDDS

正高性能数据分发服务AppDDS(Appsoft Data Distribution Service),是北京神州普惠科技股份有限公司推出的分布式实时应用网络通信中间件。其基于对象管理组织(OMG)发布的DDS标准,经过多年研发和充分论证而成。AppDDS可以方便用户快速开发及优化各种分布式实时应用,拥有高可靠性和可替代进口产品的特点,具备高带宽、强实时、低抖动、跨平台等诸多优异性能,包含底层通信协议、上层应用开发建模工具、网络分析工具、性能测试工具等一系列工具集。神州普惠公司对AppDDS拥有完全自主知识产权,并建有强大的研发和技术服务专业团队,目前已在航空、航天、电子、船舶、兵器等行业内服务众多用户,反响良好。     

谈强化经费预算关键点的刚性控制

深化经费预算管理,提高经费使用效益,要抓好预算编制、执行、考核分析三个关键点。在预算编制阶段,要准确掌握第一手资料,综合运用多种方法,科学确定预算编制程序;在预算执行阶段,要严格落实制度,强化责任手段,建立奖惩机制,强制提升预算执行力;在预算考核分析阶段,要明确预算考评的目标,完善考核评价机制,明确职责分工,突出考核评价重点,切实提高管理评价的有效性。     

基于系统动力学的装备保障体制系统仿真分析

装备保障体制系统具有复杂性、动态性和非线性等特点,构建了三级装备保障体制的SD仿真理想模型和仿真延迟模型。充分考虑保障系统生成各要素之间都具有的反馈性和时滞性,通过模型仿真对三级装备保障系统的稳定性进行了分析,并指出了建立二级装备保障体制的条件,分析了军民联合的保障机制对保持保障系统稳定性的重要作用。最后基于仿真结果提出了装备保障体制建设方面的几点建议。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。