美国核弹头 库存管理中的科学实验项目

本专题要谈的是近几年美国核弹头发展的主要动向,涉及到3个方面的内容。一是,为了维护库存核弹头的安全可靠,美国于1993年开始开展核弹头“库存管理计划”（SSP）,以便在不进行核试验的条件下,采用计算机模拟、流体动力学试验、次临界试验和周期性拆除视察等手段,监督和监视库存核弹头的性能。迄今的15年里,该计划有效应用于对核弹头安全可靠性的评估与预测,发现了部分库存弹头型号存在的隐患,并获取了大量的实验和试验数据,加深了对核弹头基础知识的认识,为以后的计算机模拟工作奠定了基础。SSP计划虽然也出现了经费和技术上的问题,还是得到了美国科学界的积极评价和基本肯定。二是,美国从未放弃研制和发展新型核武器,特别是在2001年推出“新三位一体”战略核力量的概念,提出了研发钻地核武器和其他先进核武器特别是“可靠替换弹头”（RRW）,以及具有快速响应能力的核武器综合设施的计划。“可靠替换弹头”增大了核武器设计参数的佘量,即使在设计和加工时出现小的偏差,也能可靠地爆炸;而核武器综合设施具有快速响应能力,可快速设计、生产、维护和储存核武器。美国认为,“可靠替换弹头”和具有快速响应能力的核武器综合设施相结合,就能使自己保持最小规模的核武库并有可能避免进行核试验,从而实现核战略转型的目的。三是,在批准《全面禁止核试验条约》的问题上采取消极态度。布什政府认为,通过《条约》的前一段工作,已达到了主要核国家暂停核试验的目的,并已经能够通过核查技术手段监督和威慑其他国家可能进行的秘密核试验,批约已经没有了现实紧迫性。另一方面,暂时不批约可以为美国研发新型核武器和检验现有弹头的安全可靠性而进行核试验留有佘地和退路。布什政府把恢复核试验的准备时间从前届政府确定的24～36个月缩短为18个月,为一旦需要就迅速恢复核试验做好了准备。以上“三足鼎立”支撑起美国庞大的核武库：“库存管理计划”维护和保障着美国现有核弹头的性能;“可靠替换弹头”被设想为美国未来的核武器;而在通过《全面禁止核试验条约》限制其他国家发展核武器的同时,自己准备恢复核试验,可谓是机关算尽。     

Hilbert空间中次连续拟非扩张映像不动点的迭代方法

首次引用一种迭代算法,用来构造Hilbert空间中次连续拟非扩张映像的不动点;使用新的算法证明了一个强收敛定理,其优点是不要求映像具有次闭性质。     

基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

关联规则挖掘算法的改进和实现

关联规则挖掘算法作为数据挖掘的重要算法,非常适合于发现数据表中数据项之间的关联关系、潜在规律和知识.分析了传统关联规则挖掘算法的不足,并从冗余规则和虚假规则两个方面改进了关联规则的挖掘算法.针对冗余规则提出了修改ap_genrules函数或采用"向下挖"两种方法;针对虚假规则引入"相关度"概念,弥补了仅仅依赖最小支持度和最小信任度的不足.最后对两种改进挖掘算法的运行状况进行了比较和分析.     

灭雷具CGF仿人操控行为建模

灭雷具在动力上受海流和电缆的非线性耦合作用力影响,其水下操控十分复杂。针对灭雷具CGF(Computer Generation Force)系统行为建模的需求,建立了简化的四自由度动力学模型,同时考虑了海流和电缆扰动的影响并对缆长和动力分配进行优化计算以实现最优缆长控制和最短路径规划;综合分析了灭雷具水下操控规则,从动力控制和路径规划两个层次来建立其行为规则库,得到了与实际相符的灭雷具智能体仿人操控轨迹。仿真结果表明了该行为模型的正确性和有效性,能较好的满足仿真系统的需求。     

预警机引导战斗机空战目标分配模型

从预警机引导战斗机空战的角度出发,通过对预警机引导战斗机空战过程的分析,确立了战斗机对敌攻击时应具有的优势函数,建立了基于蚁群算法的空战目标分配模型。最后通过具体仿真算例,证明文中给出的蚁群算法模型能够有效地解决预警机引导战斗机空战目标分配问题。     

武器-目标分配问题的贪心模拟退火算法

针对已有算法解决WTA问题时存在的缺点,提出将贪心机制应用于模拟退火算法解决该问题的思路,即贪心模拟退火算法;通过合理设置模拟退火算法中冷却进度表的各项参数,提高最优解的质量和求解效率。通过在计算机上仿真运行多个战例取得了良好的分配效果,结果表明该算法运算速度较快,结果精度较高,可为作战指挥自动化决策提供科学、有效的支持。     

基于时间外推的目标跟踪解析算法及其改进*

为了解决解析算法在解算过程中存在的多解问题,提出一种解的确定方法,通过预测传感器发现目标的时间,给出一种时间递进的解的确定过程。最后,借助于Repast仿真平台,对算法进行了仿真,表明解析算法与线性拟和算法相比,具有更好的精度。     

基于MSA的高阶调制信号比特度量算法的研究

最小和算法(MSA)折中了译码性能和运算复杂度两个方面,是低密度奇偶校验码(LDPC码)硬件实现最常用的译码算法。比特后验概率对数似然比(LLR)是LDPC码MSA译码的关键参数,现有的高阶调制信号比特后验概率LLR计算方法及简化算法都需要估计噪声方差,估计值影响译码性能。论文从分析M阶无记忆二维调制信号比特后验概率LLR通用的计算方法入手,研究了适用于MSA译码的高阶调制信号比特后验概率LLR简化算法,该算法无需估计噪声方差,进一步降低了运算量和实现复杂度。