WindowsNT系列平台的基于UDP协议的信息流仿真

很多系统在以太网通讯中使用UDP报文进行网络数据的传输,为了完成对这些系统的仿真驱动,通常需要在一台PC机用单网卡或多网卡实现基于UDP协议的信息流仿真。在缺少目标系统的某些节点时,该PC机模拟相关节点的UDP报文的发送、接收,驱动目标系统的运行;当目标系统全系统运行时,该PC机监听以太网上的UDP报文,为目标系统的事后分析记录数据。本文论述了在Windows NT系列平台在通过Windows Socket及特殊的NDIS中间驱动实现UDP信息流的技术。     

并联机构的奇异位形分析及冗余驱动控制方法

运用微分几何的方法分析了存在于并联机构中的各种奇异位形。采用冗余驱动方法解决并联机构奇异位形的控制问题。设计并实现了平面二自由度并联实验装置 ,并进行了冗余驱动控制实验     

我国数据驱动管理决策研究现状分析

数据驱动管理决策研究是大数据时代管理工程领域研究的重要方向。本文提出了基于社会网络分析方法的总体思路,采集、清洗和处理了我国数据驱动管理决策研究文献数据,建立了文献数据的共词矩阵,并进行了共词分析,构建了我国数据驱动管理决策研究的社群图,从点度中心度、接近中心度和中间中心度等方面研究了我国数据驱动管理决策研究现状,提出了当前研究热点和研究对象。此外,我们从大数据时代管理决策特点规律和作用机理揭示、数据驱动管理决策体系框架构建和要素分析、管理决策数据驱动技术工具和模型构建等方面总结了未来研究重点和趋势。研究结论对于我国开展数据驱动的管理决策理论研究和实践应用能够提供参考借鉴。     

基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估

在实战化实兵对抗演习训练中,经验驱动的作战效能评估方法存在主观性强、评估效率低的问题,对于部队提升实战化训练水平、强化实战能力带来不利影响。针对上述问题,提出数据驱动的实兵对抗演习作战效能评估方法,引入最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)构建评估模型,通过演习数据对模型进行训练,建立效能指标和作战效能的非线性映射复杂关系。实验表明,基于LS-SVM算法的实兵对抗演习效能评估方法具有更高的效率和精度。     

民用炸药生产的消防安全管理

分析了现阶段民用炸药生产的特性,提出民爆企业生产中防火、防爆的消防管理措施。根据炸药生产工序的相对稳定性,做好事故预防,加强生产中的消防安全管理。     

基于MDA的C~4ISR系统分析设计方法

先进的分析设计方法是提高C4ISR系统开发质量的有效手段。基于软件领域的MDA思想,提出了基于MDA的C4ISR系统分析设计方法,研究了其开发过程和关键技术。该方法实现以模型为基础的系统开发与优化,通过不同阶段模型的转化演进来推进系统的分析设计,有利于提高系统的设计质量,并支持模型重用。     

工业炸药作功能力测试标准方法探讨

本文对比介绍了弹道臼炮法、铅垮扩孔法、爆破漏斗法、水下爆破法、弹道摆试验等几种常用作功能力测定标准方法、原理、适用范围和表征方法,及其在实际应用中存在的局限性。最后提出了一种作功能力测试新方法——弹道抛掷法。     

工业炸药生产设施和设备的标准化管理

生产设施和设备的标准化管理是企业标准化管理的重要组成部分,而对炸药生产企业来说尤为重要,积极推进企业管理标准化建设,可以保证资源配置,使企业步入从“人治”到“法治”的良性发展轨道,使生产设施和设备充分发挥作用,创造最佳效益。     

利用XMI实现基于BOM的仿真模型组件的交换

BOM(Base Object Model)是快速构建仿真系统或联邦的可重用信息交互包,基于BOM的仿真模型组件是BOM信息描述的实现体,作为构建仿真系统或联邦的可重用模块。通过应用模型驱动体系结构(MDA,Model-Driven Architecture)提出的实现模型交换标准XMI(XML-based Metadata Interchange),HLA(HighLevel Architecture)仿真模型组件的建模和实现在两个不同层次上实现跨平台、跨语言和跨领域间的交换,而且HLA的重用性和互操作性思想能够在除分布式仿真领域外的其他应用领域中得到推广。     

基于双驱动模型的目标机动行为识别方法

针对目标样本数据和行为知识匮乏、不平衡对空中目标飞行机动识别带来的难题,提出了一种基于数据与知识双驱动的智能化识别方法。采用集成学习的思想将数据驱动的深度学习模型和知识驱动的推理模型融合,既可以弥补推理模型在复杂环境下表现不佳的不足,又可以增加深度学习的可解释性和鲁棒性。利用仿真对比实验验证所提方法的有效性,结果表明：所提算法对目标机动行为识别能力优于仅基于知识驱动或仅基于数据驱动的单驱动系统,准确率达到90.1%。此方法大幅提升了对复杂环境的适应能力和识别准确率,对目标机动行为识别有重要工程应用价值。