模块化动态拆卸序列生成研究北大核心

为解决维修保障仿真过程中动态生成拆卸序列的问题,基于装备外场可更换单元,采用模块化的思想,建立了层次化模块化的装备拆卸模型,并利用约束矩阵生成各层的拆卸序列,将各层的拆卸序列进行整合,生成目标部件的拆卸序列,并利用"Microsoft Visual Studio"软件编写拆卸序列生成程序。并以一个实例从原理实现和软件实现2个方面对拆卸序列生成方法进行验证,结果均验证通过,证明了方法的可靠性和有效性,为拆卸序列生成问题提供了解决方法,也为装备维修仿真过程中的行为协同研究提供依据。     

ADC改进模型评估导弹武器系统效能北大核心

为更好地评估存在阶段性飞行特征的导弹武器系统整体效能,将传统ADC模型中的可信性(D)分解为主动段、中间段、再入段3个阶段可信性分别的乘积,并从实战对抗出发,引入操作人员能力素质系数K和战场环境影响参数Q,构建了导弹武器系统综合效能评估指标体系,提出了一种新的效能评估模型ADC改进模型。同时根据导弹武器系统的工作原理及作战运用,综合专家打分、层次分析、模糊综合评判、加权求和等方法量化分析了系统的作战效能。通过实例分析验证了该评估方法的正确性和有效性,为今后导弹的设计研发和作战使用提供了科学决策依据。     

基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型

为提高舰载机出动率,最大限度减少保障人员平均工作时间,提出一种基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型。对舰载机出动调运保障工作时序、能力及流程进行分析;根据舰载机出动调运保障的特点,建立基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型,对舰载机出动调运指挥进行优化,并结合实例验证了模型的可行性。结果表明,该模型能提高舰载机的飞行保障效率,减少保障人员的工作量。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于云模型和FAHP熵权的空地弹药效能评估

准确、科学地评估空地弹药的作战效能,对武器装备的设计、研制、试验、采购、作战使用及维护具有重要的意义。充分利用云模型可将定性指标的模糊性和随机性有效结合的特点,构建了空地弹药作战效能的综合云评估模型。针对现有确定指标权重的方法存在主观性较强的不足,提出一种基于模糊层次分析法(FAHP)熵权的权重确定方法,有效利用了主观信息和客观信息。实例分析表明该模型可准确、客观、有效地评估空地弹药的作战效能。     

混凝土本构描述的几个问题的探讨

本文简要综述了混凝土本构关系的几种类型,从混凝土的内部结构和工程应用角度讨论了基优缺点,认为当将混凝土的本构描述与其在特定应力状态下的破坏机理相联系,与材料所经历的损伤及其损伤状态相联系。     

甲板上装载重物渔船的耐波性研究

本文在线性频范畴中,基于切片理论的ＳＴＦ法,剖面的水动力系数和流体动力计算采用源汇分布法,利用ＯＦＲＴＲＡＮ编程,对８０８型渔船甲板上装载重物在多种海况、多种航速、多种浪向角下在规则波和不规则波中的横摇、纵摇和垂荡情况进行了计算,并进行了实验室模型试验和海上实船试验。结果表明,８０８型渔船甲板上装载重物在限定海况下能安全航行。     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。