考虑退化-冲击竞争失效的系统可靠性建模

针对在复杂环境中工作的关键系统,提出一种考虑退化-冲击关联竞争失效的可靠性建模方法。选取Wiener过程和齐次泊松过程分别描述自然退化与随机冲击,通过冲击造成的退化增量表示退化-冲击之间的关联性,基于此建立退化-冲击关联竞争失效的退化模型和可靠性模型;通过定期检测获取系统退化数据,采用极大似然法估计退化模型参数;以陀螺仪为例,通过对比分析和敏感性分析验证了模型的有效性和应用价值。     

基于单体视觉投影的集群控制策略

与常见的无人系统集群需要进行预先规划和控制机制不同,生物集群采用分布式和反应式架构,具备完成复杂任务的强大智能能力。受生物集群系统启发,设想无人系统集群中的个体能够对所遇到的环境进行独立反应,并展现出集群协同行为。针对这一设想,提出基于单体视觉膜投影模型的集群控制方法,并对其进行理论分析和推导,实现了群体内自组织集群控制;通过观察和计算运动过程中群体的稳定性、一致性、协调性等相关指标,探究所提出自组织模型对不同类型任务的适应性。此外,针对群体遭遇外来攻击的情形,设计了合理的群体避障机制,使得集群能够实现紧急安全避障,从而提高集群面临突发情况时的应对能力。     

中国人民解放军空军的现代化进程

中国已经拥有一支亚洲第一、世界第三的空军,中国空军正在推进史无前例的现代化,并迅速缩小同西方空军在指挥控制、干扰对抗、电子战及数据链系统等方面的差距。未来,第四代战机将成为中国空军的骨干力量。第五代战机研发方面。歼-31飞机可与美国的F-35相媲美;轰-6轰炸机未来可携带防区外打击武器。     

PAO8和45#变压器油基础油粘度调和及计算模型研究

采用高低温运动粘度测定仪测量PAO8(8#聚烯烃)合成基础油和45#变压器油基础油按不同比例调和后混合基础油的粘温性能,运用Arrhenius模型和Grunberg-Nissan模型计算混合基础油的理论粘度,研究粘度偏差率随测试温度的变化规律.实验结果表明:Arrhenius模型能准确预测混合基础油的高温运动粘度,粘度偏差率最大值不超过1%,而Grunberg-Nissan模型能精确计算混合基础油的低温运动粘度;PAO8和45#变压器油基础油调和能够获得高低温粘度的匹配.     

技术状态控制的理解与实施

结合对有关国家军用标准、行业标准的理解和实际工作中技术状态控制方面的做法、经验和体会,从技术状态更改、偏离、不合格的控制及设计输出的后续补充几个方面,浅谈技术状态控制。     

目标毁伤效果评估技术研究进展

目标毁伤效果评估作为目标保障的一项重要内容,对精确打击作战情报保障起到了核心作用,是现代精确打击体系的一个重要环节和关键步骤。文章从评估方法、评估模型和评估系统三个方面入手,梳理了国内外目标毁伤效果评估技术的最新研究进展,并对目前各类评估方法、模型及系统的优缺点分别进行了评述。最后,指出了该领域今后的研究方向。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。     

基于可组合服务的陆军作战仿真模型集成

陆军仿真模型体系的复杂性决定了其建模与集成的复杂度,本文基于模型组件化技术,设计了模型组件库、对象库,通过逻辑组合实现了基本库和作战单元库,并以可组合的模型服务实现不同分辨率、异构模型的聚合集成目标,使得陆军作战仿真模型具备模块化、可复用、可扩展和可控制的应用特点和战技术性能。     

基于 SOA 的作战仿真模型集成研究

随着Web服务技术的发展,面向服务的架构（SOA）也在仿真领域迅速兴起.在简介SOA技术的基础上,阐述了基于SOA的仿真模型集成思想与方法,设计了基于SOA的作战仿真模型集成架构,重点从连接服务、仿真控制服务、仿真模型服务、发布/订阅消息模式等方面论述了基于SOA的作战仿真模型集成服务设计,并采用Microsoft Visual Studio.NET平台对卫星成像侦察仿真的集成进行了初步的开发实践.     

基于粒子群实验寻优算法的后勤装备维修器材仓库布局选址

针对我军后勤装备维修器材仓库分布点多面广、配送时效性不高、整体保障效益偏低等问题,建立了基于混合整数规划的仓库布局选址模型,设计了粒子群实验寻优算法进行求解。以SY战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到了该战区的后勤装备;维修器材仓库布局方案,并与基本粒子群算法进行了对比分析。