军事科技的经济属性分析

文章研究了军事科技作为商品与要素的不同表现形式与特点,并对军事科技对军队战斗力的贡献份额作了一个定量描述。     

大力推进预备役部队的全面建设

预备役部队 是我国武装力量 的重要组成部分, 是国防后备力量 建设的重点。在新 的历史时期,按照 “打得赢”、“不 变质”的要求,进 一步加强预备役 部队的全面建设, 具有十分重要的 现实意义。 一、把握特点规律,推动预备役部队建设的不断发展。预备役部队寓军于民,不仅战时要担负作战任务,而且平时还要参加地方经济建设。因此,只有认清预备役部队建设的特点,把握其规律,才能     

以实战需求为牵引加强战场设施建设

战场设施建设,是作战准备的重要组成部分。搞好战场设施建设,对于取得未来军事斗争的胜利具有举足轻重的作用。目前,我国战场设施建设存在问题较多,特别是边防重点地区、重点方向和一些城     

科技潜力调查工作遇到的问题与对策

开展科技潜力调查,准确掌握科研机构、科技人员、科技设备、科技信息和科技成果的数量、分布、用途等潜力状况,是实现国家科技潜力向战争实力转化的基础性工作,是当前国防动员工作落实军事斗争准备任务的重要措施。但是,当前开展科技潜力调查工作遇到了一些矛盾和问题,影响和制约了调查工作的顺利开展。 一是军事需求不明确,科技潜力调查工作只能“摸着石头过河”。由于各级军事机关没有提出相应的军事需求,对科技潜力调查什么内容、调查到什么程度等具体问题不明确,增加了调查工作的盲目性。加之调查人员本身     

“知识需求”呼唤“知识激励”

一、知识经济时代到来和知识军事兴起的时代背景 ,决定了“知识需求”成为官兵的根本需求之一。 江主席明确指出 :“当今世界 ,科学技术突飞猛进 ,知识经济已见端倪。”可见 ,知识经济已经成为当今社会的时代特点 ,随着我国加入世界贸易组织 ,知识经济也成为我国社会的重要特征之一。在知识经济时代 ,知识作为一种独立的资本对经济增长和可持续发展发挥决定性作用 ,并成为利益分配的核心因素。由于知识更新的速度越来越快 ,要求劳动者不但要具有科学的工作、生活和思维能力 ,更要具有不断摄取、转化和运用知识的能力。社会成员自身的生存和…     

反馈系统强镇定的区间算法

反馈系统强镇定不改变受控系统的传递零点 ,而受控系统的传递零点影响反馈系统跟踪参考信号和扰动抑制等能力 ;反馈系统可否强镇定还与两个受控系统是否可同时镇定有密切关系 .给出了判定和计算受控系统强镇定的一种新的算法———区间算法 .这种算法是一种大范围求解方法 ,能同时求出受控系统的全部零点 .     

层次式网络管理系统故障管理子系统研究与实现

计算机网络日益复杂和异构化,迫切需要提高可靠、跨平台的网络管理系统保证网络稳定、高效运行。分析了传统网络管理系统的不足,提出了一层次分布式网络管理系统故障管理算法,并讨论了算法的性能。最后采用ＣＯＲＢＡ,Ｗｅｂ和Ｊａｖａ技术实现了该算法。     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

脉冲等离子体推力器羽流的粒子模拟

目前微小卫星正在积极地发展中,脉冲等离子体推力器是其推进系统的一个重要发展方向,为了能够将PPT成功地运用于空间,需对其羽流进行研究.将DSMC(Direct Simulation Monte-Carlo)/PIC(Particle in Cell)流体混合算法与一维MHD放电模型相结合,一体化模拟NASA Glenn PPT羽流,对不同出口偏转角的羽流场进行模拟,并与实验结果进行了比较.计算结果显示引入出口速度的偏转角提高了模型的羽流扩散能力,羽流的扩散角是影响羽流的一个主要因素.