生物柴油对柴油机油高温清净性的影响

研究了生物柴油和矿物柴油对柴油机油高温清净性的影响。在柴油机油中分别加入不同比例的生物柴油和矿物柴油,通过热管氧化试验对高温清净性进行评定。结果表明,生物柴油自身较易氧化,加速了柴油机油的氧化变质,使柴油机油清净性变差;不同质量等级柴油机油高温清净性受生物柴油影响的程度不同,不同原料制备的生物柴油对柴油机油高温清净性影响也不同。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

基于串联QFD神经网络的武器装备使用需求映射方法

针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证.     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

RTI测试研究

运行支撑系统(RTI)作为应用高层体系结构(HLA)进行分布仿真的支撑系统,是实现HLA的核心。RTI的功能和性能直接关系到HLA仿真系统开发与应用的成败。首先阐述了RTI测试的内容和指标,接着结合例子详细研究了RTI测试的方法,最后对RTI测试研究进行了总结,为提高基于HLA的分布交互仿真系统的质量及可信度提供了基础。     

山东省对体检合格应征青年统一进行文化测试

为认真贯彻落实国务院、中央军委2002年冬季征兵命令,杜绝假文凭、假学历、假证明等问题的发生,切实提高新兵的文化质量,山东省对体检合格的应征青年统一进行文化测试。文化测试采取由省教育厅统一命题,县(市、区)兵役机关、教育部门联合组织实施。试卷分高中和初中两种类型,一张综合试卷,     

“军事经济人”假设与军事经济学基础

文章从军事经济活动的微观主体对象出发,运用“军事经济人”假设,对军事经济研究提出了新的观点。运用效用最大化理论,从物质和非物质两个方面来分析军事经济微观主体的行为,指出“军事经济人”与一般“经济人”的异同点,界定了“军事经济人”的特性,并概要地论述了“军事经济人”与军事经济学基础理论的内在逻辑关系。     

混合推理在某型雷达故障诊断中的应用

传统诊断方法各有优缺点,对于大型装备的故障诊断来说,由于故障的复杂性、故障信息的多样性,单一的诊断方法满足不了实际应用的要求。为此,在介绍基于案例、模型、神经网络专家系统诊断推理方法的基础上,论述了基于案例、模型和神经网络的混合推理策略,给出了建立混合推理系统的方法,并在某型雷达的故障诊断系统中得到了应用。     

触摸知识化军人

俄罗斯军事学家苏沃洛夫曾经说过：“无知比敌人还坏,它可能葬送整个军队。”迎接知识军事的挑战,首要的是催生知识化军人,包括人掌握知识的水平、人的创新意识与能力以及所需的物质、技术和人文条件。