美海外基地大调整

前不久,美国防部正式提交了美军本土基地调整方案,公布了拟裁撤、合并和扩大基地的名单。一时间世界舆论再次聚焦美军此次大规模基地调整举动。据悉,调整本土基地仅是美此次基地大调整的第一步,下步五角大楼将着手论证海外基地的调整方案,并将于9月份将两个方案一并提交给国会审议。由于调整海外基地将折射美军未来战略走向,并牵涉各方切身利益,因而备受世人关注。那么,究竟有哪些美海外基地会被“动刀”呢?尽管具体方案还没出炉,但综合此前媒体的有关分析,一个大概轮廓已经浮出水面。     

“数字单兵／数学分队”方案研究

在分析国外数字单兵方案的基础上,根据武警部队的需求,提出了武警部队“数字单兵／数字分队”方案。该方案主要包括战场通信网建设子方案和个人数字化装备集成子方案。同时,提出了武警部队发展数字单兵应遵循的几点指导思想,并进行了目前的技术可行性分析。     

基于参数优化的SVM联合作战战场建设方案优选

联合作战战场建设方案优选可最大可能降低建设工程的损耗、提高整体建设效益。针对联合作战战场建设方案优选问题进行研究,首先梳理联合作战战场建设方案优选流程,然后构建包括作战保障工程、后勤保障工程、装备保障工程和战场基础信息数据库的指标体系,并提出基于网格搜索和交叉验证优化的改进SVM方法实施方案优选,仿真结果表明优化后参数的性能明显优于默认参数,更加适用于联合作战战场建设方案优选问题。     

一种对陆攻击飞行器命中精度概率圆检验方法

针对对陆攻击飞行器命中精度假设检验问题,尤其是不同风干扰条件下的命中精度检验问题,提出了一种不同母体条件下的命中精度概率圆序贯检验方法。通过分析试验方案与试验双方风险之间的关系,揭示了基于序贯的命中精度概率圆检验方法内涵,给出了试验子样n、检验门限m*和概率圆半径R的设计策略,建立了概率圆检验方法试验流程。提出基于验前误差分配的概率圆检验方法来解决不同风速影响落点偏差的精度折合问题,有效地回避了精度折合工作带来的计算模型复杂性和结果不确定性。利用实际飞行试验结果验证了命中精度概率圆检验方法的可行性,该方法简洁易行,具有非常良好的工程实践价值。     

基于可变权重模糊集的搜索方案模糊决策模型

运用模糊决策理论,研究了反潜巡逻机在执行反潜任务时,从多种搜潜手段及其组合中选择合理的搜潜方案的决策模型,特别是针对声纳浮标为消耗性器材的特点,引入了基于AHP方法思想的、与声纳浮标存有量有关的可变因素权重模糊集向量,通过计算和判断各种备选方案与理想方案之间的模糊距离,建立了针对不同航行状态潜艇的搜索行动方案优选模型,最后给出了决策算例,验证了模糊决策模型的合理性,可应用于反潜巡逻机作战指挥的计算机辅助决策.     

保障方案综合分析方法研究

在保障性分析过程中,大量的保障性分析工作都是围绕保障方案的逐步形成进行的。备选保障方案形成后,需要进行权衡分析,为权衡备选保障方案,从可行性和工程化的角度出发选择对装备有重大影响的保障费用和保障资源等因素作为评价目标,对装备备选保障方案进行了权衡分析方法探索。阐明了保障方案的内涵,提出了保障费用权衡和保障资源综合评价等权衡分析方法。对装备保障费用的估算提出了符合工程化要求的模型。并认为,装备保障方案的建立与优化是保障性分析工作的核心内容。对于备选保障方案的权衡有多种权衡准则和方法,评价者采用的评价准则和方法不同,最终得到的结果一般是不同的。     

陆军分队模拟训练战斗决心方案静态评估研究

为解决检验陆军分队模拟训练中战斗决心方案可行性这一难点问题,在分析战斗决心方案静态评估的军事规则基础上,首先建立了陆军分队战斗决心方案的静态评估指标体系;然后,采用语言标度术语和模糊综合评估方法分别建立了对集团作业和编组作业两种作业形式下战斗决心方案评估模型,同时结合实例进行了分析评估。其结果符合实际情况。     

牢固树立打赢理念全面提升军队核心能力

为贯彻落实党的十八届五中全会提出的创新发展理念,全面推进国防和军队建设,构建能够打赢信息化战争、有效履行使命任务的中国特色现代军事力量体系。当前,必须紧紧扭住能打仗、打胜仗这个强军之要,通过树立打赢的发展理念、瞄准打赢不同样式的战争和打赢不同的战争对手,从而全面提升军队的核心能力。     

基于级间设计的人机联合探月方案

基于登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,本文根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。