基于“招标—投标”策略的舰艇编队协同反导优化

针对舰艇编队协同防空反导的作战过程,以缩短舰艇编队协同反导的整体拦截时间、降低反导资源的消耗为目标,构建了一种"招标—投标"策略的舰艇编队协同反导优化模型。该模型利用模糊数学和动态规划相结合的优化技术,在单个作战单元需要编队内其他作战单元协同反导的情况下,运用"招标—投标"策略建立满足反导策略的决策方案,能实时、动态的调整舰艇编队整体协同反导策略。     

油罐库区火灾事故危险区域模拟计算研究

大型油罐库区的出现给消防监管和火灾应急扑救工作提出了更高的要求,为了制定科学的大型油罐火灾应急处置策略,保障应急扑救消防人员的安全,同时实现最大的灭火救援效率,需要科学确定油罐火灾事故发生时油罐周边危险区域。为此,结合某大型油库储罐工程实际,采用火灾动力学软件构建模型对油罐火灾发展过程进行模拟计算,并基于辐射热计算模型,计算油池火灾辐射热,根据辐射热强度确定油罐火灾周边危险区域。油罐火灾事故发生时油罐周边危险区域确定可为火灾应急扑救处置策略提供科学依据。     

中南装备强化创新“三部曲”

<正>经过十多年来的不断坚持,目前,中南装备公司已经拥有了自己的省级优秀技术中心,为研发人员搭建出了良好的科技创新体系平台;同时在北京设立了研发中心,更好地满足了用户需求。近日,由中共湖北省委组织部评选的"中南装备公司高频地波雷达重点产业创新团队"和湖北省科技厅评选的"中南装备公司新型高频海洋雷达青年创新工作室"先后挂牌成立。这是中南装备公司长期以来坚持强化科技创新支撑,以创新推进产业结构转型升级和科技人     

机载自卫箔条干扰弹投放策略研究

机载自卫箔条干扰弹投放策略的研究对提高飞机作战使用效能具有重要意义。首先分析了"质心干扰"的原理及保证"质心干扰"成功实施须满足的条件,然后分析了机载自卫箔条干扰弹的各项投放参数,最后针对每一项投放参数给出了其解算模型。并且通过实例分析,验证了所建模型的合理性与有效性。     

以社会需求为导向的行政管理专业实践教学改革探索

作为一门应用性与综合性较强的学科,行政管理专业目前面临着人才培养模式与满足社会需求的困境.需要改变目前行政管理专业人才培养与实际脱节的尴尬局面,探索理论与实践相结合的人才培养理念,建立以社会需求为导向的实践教学体系.通过课程设置模块化、实践教学环节的系统性、课堂教学方法的多样化与灵活性、师资队伍建设的多渠道等途径的设计,全面提升学生的专业理论素养和综合实践能力,以适应人才市场和经济社会发展的需求.     

基于搜索论的反舰导弹机动搜捕策略建模方法

针对概略射击条件下反舰导弹机动搜索目标策略优化选择的需求,采用搜索论的基本理论对反舰导弹机动搜捕策略问题进行了研究,建立了反舰导弹随机搜索策略、平行搜索策略和螺旋搜索策略搜捕概率计算模型,并进行了仿真计算。仿真结果表明:在已知目标概略位置的条件下,反舰导弹假若采取螺旋式搜索策略,能以较高的概率快速捕捉目标。     

一种地空导弹武器系统战术软件设计的分析方法

在地空导弹武器系统软件的研制过程中,随着型号研制要求的不断变化,战术软件的研制需求往往不能一步到位,导致软件在研制过程中,需要不断进行完善,延长了软件设计周期、增加了软件设计的难度。对软件进行系统化的设计,可以缩短软件设计周期和降低软件设计难度。在总结以往系统软件设计的基础上,给出了一种地空导弹武器系统战术软件系统设计的分析方法,包括系统环境分析、系统任务处理层次、逻辑网的原始形成、逻辑网的归并和逐层分析生成结果。该方法能为战术软件系统设计人员在将来的系统软件设计中,如何入手分析系统,在文档编写之前,对系统软件的那些内容进行分析,如何分析等工作的开展带来帮助。     

基于QFD和模糊集的装备车辆使用阶段质量管理研究

基于需求驱动的质量管理理念,采用质量功能展开（quality function development,QFD）方法,将装备车辆使用者的需求转换成车辆使用阶段质量管理所需的技术指标,考虑QFD方法中存在模糊信息等因素,引入模糊数学,对QFD进行改进,结合装备车辆使用和管理的现状及特点,利用改进的QFD方法,对某单位装备车辆使用阶段质量管理情况进行分析,并给出建议方案,从而提高基层装备管理部门在车辆使用阶段的质量管理水平,发挥装备车辆的最大效益。     

一种航天试验装备备件需求组合预测模型

为适应高密度任务条件下航天试验任务对航天试验装备备件精确化保障的要求,提高备件保障的质量效益,运用组合预测的思想,在优选和改进单项预测模型的基础上,从实际值和预测值之间的相关性指标出发,结合信息集结算子动态赋权,提出一种航天试验装备备件需求组合预测模型。以5个典型误差指标对实验结果进行比较分析,该组合预测模型的预测结果均明显优于单项预测模型。通过建立组合预测模型,弥补了单项预测模型的不足,提高了航天试验装备备件需求预测的精度,为增强航天试验任务保障效益提供了方法参考和决策支持。     

基于改进的BP算法的RoboCup防守策略研究

传统的BP神经网络算法已被有效地应用于处理RoboCup中防守策略,但是它具有最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点.针时该问题提出了一种改进的BP算法,通过增加附加动量项对BP算法进行了改进,并将之应用于离线的防守学习.随后,在RoboCup环境中与传统的BP算法进行了比较,结果表明:该方法可有效提高收敛成功率.