舰炮一维修正弹校正诸元误差和预测误差试射

由于工作原理不同,舰炮使用传统无控弹试射方法不适用于一维弹道修正弹。分析了舰炮使用一维弹道修正弹射击误差构成和试射的必要性,提出了一维弹道修正弹校正射击诸元误差和预测误差试射新方法。首先通过分析对海射击以实际观测弹着水柱与提前点偏差作为发射诸元误差的精度,以及以预测弹着落点与实际观测弹着水柱偏差作为预测误差的精度,提出了求取诸元误差和预测误差的方法,论证了试射发数;然后从距离上和方向上校正诸元误差和预测误差。假设各误差值,通过仿真计算表明,按新方法试射能够显著提高射击精度。     

面向飞参数据处理应用的数据平滑算法对比

对飞参原始记录数据进行预处理是有效利用飞参数据的基础。介绍了三种典型数据平滑算法的原理,建立仿真航线,并以飞参经度和纬度通道数据为例,对三种平滑算法的处理效果进行了对比研究。结果表明,当误差服从正态分布以及广义正态分布时,通过选取适当参数,Vondrak算法相对于滑动平均和加权局部多项式回归算法具有明显优势,从而为飞参原始记录数据的预处理算法选择提供了参考。     

基于差分进化算法的铁磁物体磁化率优化方法

针对工程中铁磁物体磁化率难以确定的问题,以单元表面积分铁磁物体感应磁场模型为基础,利用磁场测量值建立了多维磁化率数学优化模型,并运用具有全局多维寻优能力的进化差分算法对多维磁化率数学模型进行了求解,进而确定了铁磁物体的感应磁场分布。最后,设计了空心圆筒磁测实验,实验结果表明:该方法能有效获取铁磁物质多维磁化率,还能精确计算铁磁物体的感应磁场分布。     

高性能计算和数据中心融合网络研究综述

随着高性能计算、大数据处理、云计算和人工智能计算呈融合发展趋势,高性能计算网络和数据中心网络的融合网络成为互连网络发展的重要趋势。分析当前融合网络研究现状;针对当前最具代表性的融合网络进行详细阐述,全面展示该领域的最新技术和动态;提出融合网络面临的技术挑战;基于技术挑战对融合网络的发展趋势进行展望,包括融合网络协议栈设计中融合与分化并存、基于在网计算实现融合网络性能加速、面向新兴应用需求优化融合网络性能。     

Musket,Rank and File for Foot Guards,Lovell’s Pattern of 1838. Ne’er a Shot Fired in Anger?

The Pattern 1838 Musket was initially designed for the rank and file of the British army, it was instead issued to the elite Foot Guards. With arguably the lowest survival rate of any 19th Century British military firearm it is one of the rarest muskets to encounter today. This is its story …     

基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。     

反导作战多传感器任务规划技术

多传感器任务规划技术是反导作战中的重要研究内容之一,即解决如何发挥多维传感器资源的互补优势,构建"传感器-目标-任务"序列,以实现整体执行效果最优。基于JDL信息融合模型深入剖析了反导作战多传感器任务规划体系结构及其信息交互。在此基础上,结合反导作战特点,从应用和理论研究两个方面分别对多传感器任务规划技术进行了叙述。     

某型坦克炮常规弹药高原环境下打击效能试验

根据某型坦克炮所配备的制式常规弹药在高原的适应性试验情况,分析了该型坦克炮作战使用的主要弹种穿甲弹和杀伤爆破弹在高海拔条件下的外弹道状态,将平原地区与高原地区的测试数据进行了对比计算,对该型坦克炮配备的穿甲弹和杀伤爆破弹在高海拔条件下的打击效能加以分析和评估,为其在高原环境下作战和使用的打击效能提供参考依据。     

基于网络结构的武器装备体系能力分析

现代战争以及从"平台为中心"转向以"网络为中心",强调的是通过各类武器平台通过相互之间的协作配合而形成作战网络来实现体系能力。从宏观和微观两个角度分析了武器装备体系能力的实现机理,构建了武器装备体系的作战网络结构模型,给出了作战网络结构模型中的节点类型和关系类型,提出了能力环的概念,从作战网络结构的角度对武器装备体系的整体能力进行了分析,并给出了具体算例。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。