基于多指标相似性的T/R组件剩余寿命融合预测方法

为实现对T/R组件剩余寿命的准确预测,及时掌握装备当前健康状态和提高装备维修保障水平,分析T/R组件的故障特点,筛选出反映T/R组件状态退化过程的状态监测指标,通过计算每个指标对应的剩余寿命信息和权重,得到T/R组件的剩余寿命预测结果。通过算例分析与比较,验证了预测方法的实用性与有效性。研究结果可为电子装备剩余寿命预测提供理论指导,对合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要意义。     

飞机再次出动保障活动设计方法

飞机再次出动保障活动所需时间长短对提升飞机的作战效能至关重要,针对当前在飞机保障资源有限约束条件下,再次出动保障活动工期最短难以实现的难题,提出了基于分支切割法的再次出动保障活动时间优化方法。该方法以飞机再次出动保障活动所需时间最短为目标,以有限的保障人员和保障作业间逻辑关系为约束条件,可计算出时间最短的飞机再次出动保障活动具体流程,并用VB6.0编制成计算机程序,开发了飞机再次出动保障活动分析系统。最后,对某型飞机真实保障活动进行了实例分析,结果表明,使用该方法计算得到的结果准确、可靠,与实际保障情况相符,可为飞机再次出动保障与决策提供指导,提升保障活动的自动化水平,具有很好的工程应用价值。     

武器装备虚拟维修训练系统设计

针对大型武器装备实装训练成本高,受场地天气影响大的特点,设计了一种基于unity驱动引擎的武器装备虚拟维修训练系统。场景模块采用3DMAX建模,并对虚拟对象设置复合碰撞器,完成对虚拟场景的构建;战技勤操作模块中,先对操作步骤分类,结合Petri网条件—事件模型,解决了虚拟环境下装备操作的标准流程生成问题;拆装训练模块中,采用割集法,结合单一约束解除原理,解决了虚拟拆装训练中拆装序列的生成问题;提出了基于层次分析法的横向评价模型和基于GAHP法的纵向评价模型,增强了对用户训练效果评价的全面性,并实现了纵向自适应评价;在系统中增加了半实物故障排除模块的设计,弥补了传统虚拟训练系统缺少此模块的问题。     

压水堆运行中ΔT超温度/超功率保护分析

从核电站压水堆动力装置在运行中ΔT超温度 /超功率保护功能出发 ,介绍了压水堆ΔT超温度 /超功率保护系统 ,分析了确定极限限制线以及保护区的方法 ,并对此作出了评价 .     

【邀请论文】美国2021财年国防高科技预算提案解析

美国总统特朗普向国会提交的2021财年总统预算提案中,包含美国国防预算7054亿美元。2021财年美国国防预算聚焦未来高端作战需求,其中国防研发预算提案1066亿美元,主要用于关键新兴科技和先进能力赋能器的研究和发展,成为有史以来最大规模的研发预算。本文系统梳理了2021财年美国国防预算提案的总体情况,并对该提案中涉及科学技术部分的预算进行了分析,在此基础上,解析了人工智能、自主系统、高超声速、5G与量子通信、太空、生物技术与网络安全等重点领域的具体预算。综合美国对重点新兴科技领域大力投资的预算行为,可以看出美国正在进行重点先进技术的多样化融合,实现其军事技术能力的跳跃式提升。面对美国高强度的国防高科技预算提案,中国应做足准备做到“知己知彼”。     

均布压力下T型连接极限承载特性试验研究

针对复合材料舵翼骨架与蒙皮连接,设计了两种T型连接结构,并对其在波浪砰击载荷作用下的极限承载特性进行了试验研究。根据结构承载特点,提取典型局部试验缩比模型,给出了均布压力下T型连接试验载荷等效方法。试验比较了两种T型连接的承载特性差异,研究了跨距对T型连接初始刚度、极限破坏载荷以及极限承载弯矩的影响规律。试验结果表明:构型A存在明显的初始破坏,但极限破坏载荷大于构型B;极限承载弯矩基本不随跨距改变,可作为不同跨距、不同构型T型连接优劣衡量标准。最后,基于试验结果、载荷等效与缩比原则,提出了T型连接承载特性评价方法。     

阅读理解测试中常用题型的对比研究

运用定量研究的方法,探讨阅读测试中多项选择、简答和正误判断三种题型与阅读理解能力之间的关系。研究设计中的受试者为390名武警学院的战士学员。统计程序使用SPSS对数据进行相关分析和回归分析。研究结果表明：多项选择、简答和正误判断三种题型都适合测试考生的阅读理解能力,但简答题是最有效的测试题型。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。