提高 59D 坦克行进间射击命中率的探讨

采用定性描述与定量分析相结合的方法,阐述了影响５９Ｄ型坦克行进间射击效果的主要因素,提出了提高５９Ｄ型坦克１０５ｍｍ加长管坦克炮行进间对不动目标射击命中率的措施。具有较强的操作性,对于缩短新装备形成战斗力的周期有着重要的意义。     

军械仓库的物资发放研究

用仿真模型研究了仓库物资的发放过程,定量解决了如何科学合理地分配一条作业线中作业机械的使用问题。根据这一结果,研究了在给定作业量的情况下如何确定作业机械数量的方法。     

中型坦克对斜方向运动目标射击的误差分析

本文通过装有××型简易火控系统的中型坦克,利用短停射击的方法,对斜方向(航路为45°)运动目标射击进行了误差分析和命中概率的计算,从射击的角度说明了新装备火力性能的先进性,进而提出在新的军事战略方针和新装备条件下,发展射击教范和改进训练方法的几点看法.     

函数生成器的优化设计

本文介绍了一种优化的多变量函数产生器的设计思想,详尽论述了多变量函数快速插值算法、消除冗余断点搜索的思想以及搜索次数为１的断点搜索策略。实用表明,该产生器高效可行,比一般的多变量函数产生器减少计算量一半左右,有效地缩短了仿真问题的求解时间。     

射击门与命中概率分析

详细讨论了火控系统设置射击门前后的命中概率,针对不同的距离区间,给出了在射击门下命中概率的计算公式。     

一体化联合作战指挥信息流通体系逻辑结构分析

针对协同性联合作战向一体化联合作战转变对作战指挥产生的影响,在正确定位指挥信息流通体系的基础上,从一体化联合作战的本质特征及对指挥信息流通体系的影响出发,设计了基本作战单元指挥信息输入、输出模型,并通过将作战体系区分为四类模块,得出了指挥信息流通体系的逻辑结构.     

关于Tu-Deng函数的一个注记

2009年,Tu和Deng在一个组合猜想成立的基础上,构造了同时具有最优代数免疫性、最优代数次数和高非线性度的一类偶数元布尔函数.这类函数被称为Tu-Deng函数.基于同一猜想,Tu和Deng又构造了同时具有次最优代数免疫性、最优代数次数和较高非线性度的一类偶数元的l -阶弹性函数.通过研究由Tu-Deng函数导出的两个布尔函数的级联的密码学性质,在Tu-Deng猜想成立的基础上,给出一类奇数元的1 -阶弹性布尔函数.这类函数同时具有次最优代数免疫性、最优代数次数和较高非线性度.     

Arrival and departure state distributions in the general bulk‐service queue

In this paper, we give an explicit relation between steady‐state probability distributions of the buffer occupancy at customer entrance and departure epochs, for the classical single‐server system G/G^[N]/1 with batch services and for the finite capacity case. The method relies on level‐crossing arguments. For the particular case of Poisson input, we also express the loss probability in terms of state probabilities at departure epochs, yielding probabilities observed by arriving customers. This work provides the “bulk queue” version of a result established by Burke, who stated the equality between probabilities at arrival and departure epochs for systems with “unit jumps.” © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 46: 107–118, 1999     

基于截断函数的有限时间滑模控制方法

针对一类二阶不确定非线性系统的鲁棒控制问题,提出一种基于截断函数的有限时间滑模控制算法。该算法具有以下特点:系统状态可在期望的有限时刻收敛为零;受控系统对外部扰动和参数不确定性具有全局鲁棒特性;系统状态的动态响应可解析预测;通过选择不同的截断函数可以实现对控制器性能的调节。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。