基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。     

往返搜索发现概率仿真分析与应用

往返搜索是一种最常见的搜索样式,其搜索效能与搜索宽度、发现距离、搜索速度、突破速度等因素密切相关。在建立往返搜索行动模型的基础上,通过仿真实验得到耕耘数据,进而通过数据分析和处理得到往返搜索发现概率的经验公式。应用经验公式并结合声纳探测模型,对多搜索艇分段封锁搜索案例进行了优化研究。     

对新疆高校大学生主流文化认同教育的思考

结合当前新疆高校大学生主流文化教育面临的新问题、新挑战,阐述了中国特色主流文化认同的内涵、特征、主流文化认同的理论视域,分析新疆高校大学生主流文化认同教育的特殊重要性,提出加强新疆高校大学生主流文化认同教育的策略选择。     

武器装备体系能力矩阵评估方法

针对武器装备体系能力难以客观、定量评估的问题,引入复杂网络理论,提出了基于矩阵运算的武器装备体系能力评估方法。分析了武器装备体系能力的概念,建立了武器装备体系的复杂层次网络模型,描述了装备网络的组成、运行过程,定义了装备网络的矩阵描述方法和矩阵运算规则,提出了装备网络作战能力描述参数,给出了装备网络能力的矩阵计算方法,进行了影响因素分析,最后通过实例验证了方法可行性、有效性和灵活性。     

基于二元语义和比较得分算子的敏捷指挥控制决策表达方法?

敏捷指挥控制是应对现代战场复杂多变特点和快速响应要求的有效途径。在指控群体决策中,为了实现指控的敏捷性,决策成员应当尽可能快速准确地表达自己的决策信息,以利于决策信息迅速集结和提高决策质量。针对利用二元语义分析方法进行决策时决策者很难精确给出符号转移值的问题,提出一种基于比较得分算子的符号转移值确定方法,对于多个备选方案被评价到同一语言评价等级上的情况,采用比较得分算子来确定这些方案的权重,再利用转换函数将权重转换为符号转移值。最后通过算例证明方法的有效性。     

高功率微波车辆迫停的效应机理分析

通过分析车辆电子控制单元输出的点火开关和燃油喷射信号波形在高功率微波辐射条件下的演变过程,阐明了高功率微波致使车辆发动机熄火的原因。研究结果表明,电子控制单元受到微波辐射扰乱后,点火开关信号发生意外丢失,燃油喷射信号脉冲重复周期迅速缩短,造成发动机气缸内喷入过量燃油,火花塞无法点燃油气混合物,迫使发动机转速下降甚至熄火。通过分析车辆发动机的点火系统工作原理,提出了根据监测车体辐射电磁信号获取车辆易受攻击的敏感频段的试验思路。     

考虑载荷作用次数的多失效模式扭力轴灵敏度分析

机械构件的不同的失效模式之间具有一定的相关性,而且随机载荷作用次数对机械构件的可靠性有一定程度的影响。因此对机械构件进行可靠性灵敏度分析时,需要充分考虑其不同失效模式和载荷作用次数的影响。通过运用顺序统计量理论考虑载荷多次作用以及多种失效模式条件下机械构件可靠性及可靠性灵敏度的变化规律,运用随机摄动理论和四阶矩技术,建立一种考虑载荷作用次数的多失效模式机械构件可靠性灵敏度分析数值方法的应力强度干涉模型。在随机变量前四阶矩已知的情况下,结合灵敏度分析的梯度算法,推导出关于随机变量均值和方差的灵敏度计算公式。以某履带车辆底盘扭力轴为例进行计算,得到其可靠度随载荷作用次数、随机变量均值和方差而改变的可靠性灵敏度变化曲线,为扭力轴的可靠性优化提供一定的理论依据。研究成果可以推广到相关机械可靠性灵敏度设计和结构优化领域,具有非常重要的实用意义。     

多光源并行化算法的实现

针对在绘制具有真实感的图形中光照处理模块串行处理速度慢的问题,提出多光源光照算法的并行化,采用负载均衡的并行策略,重新优化计算模型,单独计算环境光、散射光、镜面光及衰减因子后叠加在一起。计算不同的PE(处理单元)个数使用了不同的分配方案来提高处理速度。实验结果表明,将多光源光照算法并行化,可充分利用资源,发挥多核处理器的处理能力,提高了资源利用率。     

防空群对多批次小间隔目标射击效能评估

基于排队网络理论的适用性分析以及基本假设与适当简化,将防空群对多批次、小间隔目标射击问题转化、抽象为排队网络对顾客流的服务问题,建立了防空群对多批次、小间隔目标射击效能评估的"分布式协同排队网络"模型。在特定作战实例和假设条件下,应用所建模型,计算得出了典型火力配属方案下防空群对多批次、小间隔目标射击效能的量化结果,实现了防空群对多批次、小间隔目标的射击效能的定量化评估,验证了所建模型的可行性与有效性。     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。