履带车辆下长坡液力辅助制动控制策略仿真研究

针对履带车辆下长坡制动过程中不同制动力的分配关系,在液力减速器和整车下坡动力学分析的基础上,研究了基于液力辅助制动的履带车辆下长坡制动控制策略,建立了基于SIMULINK的履带车辆整车动态仿真模型,对液力减速器的持续制动性能和控制策略的有效性进行了仿真．结果表明,车辆下坡持续制动时,适时应用液力减速器,能够有效分流整车制动功率,明显降低机械制动器的工作负荷,满足整车安全恒速下坡的要求．     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

面向故障仿真的环节及传递关系建模方法

针对半实物仿真方式在复杂装备维修训练中的需求,提出了一种基于系统功能属性的环节及传递关系建模方法,模型的应用对象主要面向半实物仿真建模.从系统功能到端口特性映射的角度出发,分析了模型的建模思路、基本模型及故障模型的构建方法,以实装部件半实物仿真建模为例,建立了相应的环节及传递关系模型与故障模型,实现了故障的注入及半实物仿真.该建模方法的提出为复杂系统半实物故障仿真提供了一种新的途径.     

图像融合的客观质量评估

随着图像融合技术在武器自动化系统中的广泛应用,图像融合的质量评估问题,即图像融合的性能评估问题,在融合方案的选择中具有重要地位。由于人工主观的图像融合评估具有很大的工程化和自动化难度,国际上研究人员都将研究目标投向了客观图像融合质量评估的研究中。从历史发展的角度系统地回顾了客观图像融合质量评估的发展历程和研究现状,对近十年来的客观图像融合质量评估方法进行了分类和分析。同时,对于国际上几种流行的图像融合质量评估方法的性能测定思路进行了介绍。对于图像融合质量评估现状的分析和讨论有助于我们对图像融合的质量评估方法进行更深入的研究。     

特种车辆乘载员生理监测与调节系统

特种车辆乘栽员的生理心理状态与车辆技术状态并列成为影响车辆整体效能的重要因素。针对乘栽员的生理心理状态进行监测并适时干预,可以实时掌握并调整人员状态。既有利于车辆能力发挥,也有利于整体协调。生理监测调节系统拟采用生物传感技术,采集人员生理心理指标参数,通过车辆通信及指控系统网络,使指挥人员能够及时掌握人员的疲劳及生命体征状态．通过合理的心理干预及医疗指导。使人员保持良好的心理生理状态或合理的医疗自救互救,最大程度地保存行动能力。该系统可应用于平时训练及评估．也可应用于行动决策指挥及医疗救护部署。     

基于效果的炮兵行动C2系统动力学建模与仿真

一体化联合作战参战军兵种多、指挥控制(C2)与协调复杂。围绕炮兵行动特点要求,运用系统动力学理论建立联合作战炮兵行动指挥控制的系统动力学模型,研究常规打击和基于效果作战两种指挥控制模式下炮兵行动所产生的不同结果及其原因,并给合作战想定仿真验证,得出较为可靠的结论,为解决联合作战炮兵行动精确指挥控制与协调提供一种有效途径     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

传颂时代楷模 唱响兵团精神

充分发挥兵团先进典型的激励、感召、引领和示范作用,深入准确地理解、生动形象地感受、更加自觉地认同并践行兵团精神榜样教育是一种传统且普遍的社会学习途径,即通过受教育者对榜样的学习观察,从榜样那里获得新行为信息,认同榜样思想,模仿榜样行为,进而接受榜样的影响形成自身人格特征。榜样教育将     

我的良师益友

作为一名基层政工员,为了提高自己、更好地开展工作,《当代兵团》成了我每期必看的枕边书。读"屯垦史话"、"兵团档案"让我对兵团的历史有了更深刻的认识,老一辈艰苦创业的豪迈激情也鼓舞着我更努力地工作;读"有话直说""、廉政时空"使我能     

基于云理论的装备技术状态预测

通过分析装备技术状态变化的模糊性和不确定性等特性,提出了基于云理论的装备技术状态预测模型.根据装备技术状态劣化趋势,给出了基于云模型的时间序列状态预测方法,有效地运用了装备状态评估中的主观预测知识.将历史趋势与当前趋势相结合,实现了基于时间序列的状态预测.最后以某装备的发动机为研究对象,对发动机状态的动态评估值进行了预测,验证了该状态预测方法的有效性.