沈阳军区着力为“生力军”淬火

按照总部计划安排,沈阳军区首次承担军事经济学院基建财务本科学员实习指导任务。为了给这些未来军队建设的“生力军”淬火,军区有关部门指定具有丰富经验的基建财务助理员负责进行业务指导,一方面带领学员学习现行基建财务规章制度,传授工程投资评审的基本程序方法,让学员独立完成工程财务资料审阅、工程量计算、基本定额套用和造价核定全过程的审查任务;另一方面,组织学员到施工现场现地见学,并参与军区战备工程财务培训班筹备保障,     

用破片覆盖度进行毁伤概率评估

在对国内相关专业研究和了解的基础上,结合多年的工作经验,针对地空导弹武器系统典型目标易损性无法确定的情况,将目标整体作为杀伤对象对待,建立了目标被战斗部破片覆盖的程度、目标命中战斗部破片数、目标易损性折算因子及战斗部条件毁伤概率等模型,与传统方法进行对比仿真计算表明,用文中所给方法可以进行目标易损性分析、计算毁伤概率和确定杀伤区,亦可作为引战配合设计的参考依据.     

防空导弹防热综合设计研究

介绍了防空导弹在研制过程中出现的各类热防护与热设计问题,主要包括气动热环境预测、壁面温度分布计算、舱内仪器设备热分析等,并提出了热环境-热防护-舱内环境耦合设计理念、工程实现方法和途径,给出了一些典型算例的研究对比结果,阐述了目前针对这些问题研究的进展和取向,提出了今后应重点研究和解决的问题.     

测向阵列模糊判决算法研究

阵列模糊判决是选择测向阵列的前提,方便、实用的判决算法具有理论与应用价值.提出了一种利用方向矢量间相关性判断阵列模糊的算法,克服了方程组法不适合判断复杂阵列模糊以及谱峰搜索法计算量大的不足.此算法能够方便、快捷地判断阵列是否模糊并求解模糊角.给出了仿真实验,证明此方法的有效性.     

粗糙集和免疫算法在区分侦察任务中的应用

针对防空指挥仿真的特点,探讨区分侦察任务的最优决策求解问题.提出了粗糙集理论和免疫算法求解区分侦察任务最优决策的方法,该方法运用粗糙集理论计算评价指标的重要度,建立了综合评价指标;运用免疫算法和启发式信息求解最优决策,提高了决策的精确性.该方法的提出为防空体系建模的进一步研究打下了基础.     

含裂纹钢板复合材料修补疲劳寿命数值分析

用ANSYS有限元软件对复合材料修复含边裂纹、中心裂纹和切口的钢板的疲劳寿命进行了数值分析.研究了边裂纹、中心裂纹长度对钢板疲劳寿命的影响,分析了碳纤维增强复合材料对3种损伤钢板疲劳寿命的修复效果.计算结果显示,修补后结构件的疲劳寿命可延长3～50倍.     

尾空泡对水下航行体流体阻尼力影响数值计算分析

针对航行体尾空泡对流体阻尼力影响的问题,结合动坐标系技术和空泡多相流数值模拟方法,通过求解雷诺平均的纳维-斯托克斯方程组,进行阻尼力计算研究。试验数据对比结果表明,该方法具有较好的精度。数值计算研究表明,尾空泡会削弱航行体尾部压力的不对称性,使航行体尾部流体阻尼力减小。当尾空泡增加到一定尺寸时,流体阻尼力减小的幅度逐渐趋缓,同时尾空泡也改变了流体阻尼力随攻角的变化趋势。研究充分表明了航行体流体力设计中考虑尾空泡影响的必要性。     

备战军转考试·操作篇

目前,考试考核安置办法已成为各地接收安置计划分配军转干部的主要方式。军转干部普遍希望能通过考试考核安置到自己满意的岗位,那么,考试考核究竟应该如何准备和应对呢?摆正心态有人说,人生的好坏,不是由命运决定,而是由心态决定的。正确看待考试考核非常有必要。某部团政委和一位年轻的营职参谋同时在当地转业,需要进行考试考核。团政委已经40多岁了,参谋小伙才30岁出头,了解了相关政策后,两人想法各不相同。老团干如临大     

尾空泡对水下航行体流体阻尼力影响数值研究

针对航行体尾空泡对流体阻尼力影响问题,结合动坐标系技术和空泡多相流数值模拟方法,通过求解雷诺平均的NS方程组,进行了阻尼力计算研究。通过与试验数据对比,表明该方法具有较好的精度。数值计算研究表明,尾空泡会削弱航行体尾部压力的不对称性,使航行体尾部流体阻尼力减小。当尾空泡增加到一定尺寸时,流体阻尼力减小幅度逐渐趋缓,同时尾空泡也改变了流体阻尼力随攻角的变化趋势。研究充分表明了航行体流体力设计中考虑尾空泡影响的必要性。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。