关于军工企业军民融合式发展的认识

胡锦涛总书记在7月24日召开的中央政治局会议上就新形势下坚持军民融合式发展发表了重要讲话,充分体现了中央对推进军民融合式发展的高度重视和坚强决心。国防科技工业全系统及相关部门认真学习胡总书记重要指示,深刻领会军民融合式发展要义,大力推进中央精神的贯彻落实。     

纪检监察要为军民融合式发展保驾护航

胡锦涛总书记最近强调指出：在新的历史条件下,我们要按照党的十七大提出的要求,站在国家安全和发展战略全局的高度,坚持军民融合式发展．推动国防建设和经济建设良性互动,确保在全面建设小康社会的进程中实现富国和强军的统一．确保军队有效履行新世纪、新阶段历史使命。这是科学发展观在国防科技和武器装备建设领域的新的阐释．对我们贯彻新时期军事战略方针、全面建设先进的国防科技工业,具有十分重要的现实指导意义。     

关键词之二：融合

坚持军民融合式发展．推动国防建设和经济建设良性互动,走出一条中国特色军民融合式发展路子．是2009年国防科技工业行业深入进行理论探讨和积极推进工作实践的一个热点。     

日本新型06式枪榴弹解析

日本06式枪榴弹采用新型材料,大幅降低了弹的质量和体积,提高了杀伤效能;采取分离一飞行方式,大大减小了后坐能量,增大了射程;运用弹头捕阱系统,减少了烟尘、碎屑等污染物,保证枪榴弹实弹发射时的安全。其设计思想和战术性能在步兵轻武器领域达到世界领先水平。     

什么是超前标准化

超前标准化是：根据预测的分析,针对正在发展的产品和技术领域,提前制定并实施标准以指导产品和技术的发展,并根据实施的情况逐步修订完善标准的一种标准化方法。     

单一订货来源外购器材质量管理方法探讨

单一订货来源外购器材的质量问题,受各种因素的影响和制约,处理起来难度大、周期长,容易延误装备交付时间,通常会给承制单位造成较大的经济损失。因此,加强对供货方的质量控制是作好外购器材管理和质量控制的主要内容。     

基于主观贝叶斯方法的装备故障概率分析

由于造成武器装备故障的环境因素以及装备自身结构特征的不同,导致装备发生故障的不确定性。本文讨论了基于主观贝叶斯方法的装备故障概率分析方法,旨在事先预测武器装备在执行任务过程中的故障概率,为合理制定装备保障方案提供辅助决策依据。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

故障预测与健康管理技术的应用与发展

基于故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。     

基于能力的装备需求论证框架

构建基于能力的装备需求论证框架主要包括剖析基于能力的武器装备需求论证的内涵,构建基于能力的装备需求论证的基本论证模式,介绍基于综合微观分析的论证方法,建立包括需求描述、需求映射、方案评估和需求VV＆A与可信度评估的结构化方法体系。