火炮抽气装置烧蚀腐蚀机理研究

某火炮多次射击后,其抽气装置出现比较严重的烧蚀与腐蚀现象。基于抽气装置结构原理,建立抽气装置工作过程数值模型,计算抽气装置压力和温度等工作环境参数,进而分析抽气装置烧蚀腐蚀机理,为抽气装置的正确使用及防蚀和抗蚀研究提供理论依据。     

基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测

准确地预测维修器材需求量是制定装备保障计划的重要依据.针对装备维修器材需求量预测相对不够准确的问题,通过对两种预测方法进行比较,引入了适用于准确预测的指数平滑方法,建立了基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测模型,介绍了确定初始值的方法,并以某种维修器材需求量预测为例进行了分析,为准确预测装备维修器材需求量提供了一种较为科学合理的方法.     

基于GM(1,1)模型的武器装备性能预测在作战需求分析中的作用

针对目前武器装备作战需求分析过程中存在主观性大、需求不准确的实际情况,借助灰色系统理论,建立了GM(1,1)预测模型,以历代武器装备的性能参数为输入,得到未来武器装备可能的性能参数值,其结论可为作战需求分析提供有效参考和约束.     

对建立思想问题预警机制的几点思考

当前,礼会思潮空前活跃,各种文化相互激荡,价值追求趋于多元,给官兵思想带来了深刻影响和强烈冲击,给思想政治教育也带来了严峻挑战。建立集预测、分析、发现于一体的思想问题预警机制,对于及时预测、发现官兵的思想问题,进一步提高政治教育的快速反应和跟进能力,具有十分重要的意义。     

BP神经网络的身管寿命预测方法

作为影响火炮寿命的炮膛烧蚀和磨损,其作用过程是一个相当复杂的综合过程.到目前为止,还不能建立起一个较好的数学模型来计算火炮内膛烧蚀磨损量.针对这种情况,在实测数据的基础上,提出了采用BP(Back Propagation)神经网络的方法,利用其优越的非线性逼近能力和泛化能力来计算炮膛烧蚀磨损量,并根据最大烧蚀磨损量进行身管寿命预测.     

基于卡尔曼滤波和模糊数据融合的跟踪算法

在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为此,提出一种基于模糊推理和卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,它充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,跟踪更具主动性,同时用模糊推理方法对卡尔曼预测器的参数进行自适应调整,从而可以跟踪各种机动目标.实验中用传统算法和本算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而本算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少,且能够跟踪机动速度大幅变化的目标.     

基于灰色理论的直流接触器行为预测

针对大型复杂装备使用了大量的直流接触器,并且接触器接触电阻值随外间因素变化大等特点,利用灰色理论的新陈代谢GM(1,1)预测模型,对直流接触器的接触电阻进行了预测评估。从而,可以进一步判断直流接触器的接触行为。实际模拟证明,新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测可靠程度,从而实现直流接触器接触行为的早期预测评估。     

基于数学形态学的抗无人机检测预处理算法

为降低未来信息化作战条件下无人机对防空领域的威胁,对低信噪比图像序列抗无人机检测预处理技术进行了较为系统的研究.首先针对抗无人机检测问题,引入了预处理和数学形态学概念;详细阐述了图像的膨胀、腐蚀、开启运算,并对背景抑制、图像增强等技术进行了建模和仿真验证.结果表明,该方法能有效地从复杂背景中分离出无人机等弱小目标,有利于后续工作.     

2008，我们将要面对什么/安全局势：七大焦点值得关注

辞旧迎新,人类社会迈入了新千年的第八个年头。回望过去的一年,展望已至的新岁,国际社会,特别是令人瞩目的安全和军事领域会有哪些热点．焦点。会有什么发展变化,会有哪些创新或突破,无疑是人们希望解开的谜团之一。当然．预测是困难的,准确的预测就更难。所以。在推出新年第一个“本期专题”时,我们是怀着忐忑不安的心情簧划和编辑的。不过,“提出问题有时比解决问题更重要”。抱持这样的理念,在新年的第一期,我们还是推出了“2008。我们将要面对什么”这个专题。 仁者见仁。智者见智。希望它能作为一块“砖头”,引来关于国际军事领域研究探索的更多“玉石”。     

油料消耗神经网络组合预测模型

油料消耗单一预测模型精度不高,难以适应信息化条件下精确保障需要。以单一的神经网络预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型为组合预测的基础,利用神经网络求取3种预测模型的组合预测权重系数,将这3种单一预测模型的预测结果作为神经网络组合预测模型的输入,求得一个新的预测结果。平均相对误差和均方差比表明,神经网络组合预测模型比单一预测模型更为优越。