凝聚历史雕塑人生——论程允贤先生的雕塑艺术

在古往今来的艺术中,雕塑总是以它特有的材质份量和形象体量叙说着关于历史和人的命运.雕塑是沉寂的,往往被喻为凝固的音乐,在它们起伏的材质表面,闪动着艺术家情感的光芒,而在它们坚实的体块深处,则蕴含着内在的生命力量.历史上那些优秀的雕塑作品,尽管经历过世事的风雨侵袭,但它们却以顽强的生命力量穿过时间的帷幕,对后人的心灵产生潜移默化的浸润,让人们在它们的面前生发对历史的追问与怀想,寄托对社会前进的理想与憧憬.正由于此,世界上许多著名的艺术博物馆都有专门的雕塑陈列空间,使优秀的雕塑作品构成一个形象的长廊,让人徜徉其中,感受历史与生命的永恒.     

基于兹-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法（兹-QPSO）实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

福建省军区组织海防师机关带装备保障分队“一个过程”综合演练试点

为深入贯彻习主席视察福建时做出的＂坚持从难从严、提高实战化水平＂重要指示,提升信息化条件下海防部队防卫作战装备保障能力,前不久,福建省军区围绕＂夯实战备支撑、编实保障力量、训强实战能力、创新运用保障法＂四个重点,采取静态演示与动态观摩相结合的方式,对海防部队装备保障力量模块化编组运用和战时装备保障网系构建等内容进行统一规范,重点演练了大规模作战背景下防卫作战装备保障＂一个过程＂的内容、     

相依目标群系统火力分配问题分析与解法

本文中讨论由若干个相依目标群组成的平面点目标系统的火力分配问题。对于武器型号相同的情形,得到了“边际毁伤递减原理”和“循序最优方案即全局最优方案”等结论,并在此基础上提出了问题的解算方法。对于武器型号不同的情形,提出了“循序最优枚举法”,并得出有关结论。     

大学生的非良性群动行为及其疏导

当代中国大学生的非良性群动行为具有突发性、盲目性、情绪性、反复性和非持久性特点;其发生又源于社会的非正常化和个体人格的不健全,有其独特的心理过程、模式和规律。要多层次、多渠道、多方位创造抑制大学生非良性群动行为的社会环境,纠正和整合大学生的心理机制,从根本上对其非良性群动行为进行引导和控制。     

大型复杂装备研制项目群风险管理研究

为有效避免研制项目出现"拖、降、涨"等恶性现象,大型复杂装备研制多采用项目群管理模式,由于同时开放了风险环境,增强了子项目间的复杂交互,使得研制项目群风险管理成为制约项目研制成功率的关键因素。目前装备研制风险管理研究以及项目群风险管理研究多是从静态或局部的角度来展开,虽然也有数值仿真方面的研究,但是对不同风险因素间的动态交互行为,及其进而造成的风险动态演化机制缺乏系统的分析,于是项目群风险演化动力学问题成为下一步的重要研究方向。     

基于速度可控粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

航天测控系统是一个典型的多阶段任务系统,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,构建了其任务可靠性分配模型,针对任务可靠性分配这类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度可控的粒子群优化算法.为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度更新策略.通过算例仿真,表明算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.     

弹炮混编防空群机动部署方案优选与评估

高技术条件下的反空袭作战中,弹炮混编防空群机动部署是相对传统防空作战中固定部署方式的一种新的部署方式,结合数学模型来确定机动部署的原则及部署方案的优化与评估。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。