无线电引信扫频波辐照效应及作用机理研究

介绍无线电引信扫频波辐照试验系统,在引信本振频率外较宽范围内,对某型引信进行扫频波辐照试验,结果表明：扫频波辐照能使无线电引信误炸,扫频频段不同,误炸干扰阈值不同;扫频步长、频点驻留时间与引信误炸密切相关,但不会影响引信误炸干扰阈值。其作用机理是：扫频波辐照导致引信自差机振荡状态跃变,引信高频电路输出方波脉冲串,推动执行级误动作使引信误炸。     

基于粗糙集理论的装备保障指挥系统效能评估指标体系约简

针对目前建立的装备保障指挥系统效能评估指标体系评价指标繁多,存在重复、等价的不足,通过验证各评价指标相对于决策属性是否必要与验证各子集组合相对于决策属性是否独立,建立了基于粗糙集理论的装备保障指挥系统效能评估指标体系约简方法,对评价指标进行了约简,建立了约简的装备保障指挥系统效能评估指标体系,可为装备保障指挥系统效能分析提供依据。     

美军核心维修能力研究

核心维修能力,是解决军队建制维修力量与地方维修力量如何结合、如何结合合理、如何结合才能取得最佳效果,成功推行军民一体化装备维修保障的瓶颈问题。从美军核心维修能力的研究背景着手,分析了核心维修能力研究的必然性和重要性,全面阐述了美军核心维修能力的内涵和现行判定方法,客观分析了美军核心维修能力研究中存在的一些不足,得出开展我军核心维修能力研究的重要启示。     

基于保障位的军队后勤建设比较研究

为深入认识新军事变革下不同国家军队后勤建设存在的普遍性和特殊性,准确把握后勤发展的规律和趋势,科学指导我军后勤建设实践,开展了军队后勤建设定量比较研究。通过对后勤保障人员在保障活动中的部位进行界定、统计和分析,形成保障位基本思想,模型化地描述后勤结构、规模和发展水平。对美、俄陆军军级单位保障位的概要统计和比较分析,较好地反映出信息化转型不同阶段军队后勤建设的基本情况和显著差异,表明了保障位比较方法的科学性和有效性。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

某型坦克炮炮闩击发机构故障仿真分析

针对坦克炮炮闩的常见故障和失效形式,建立了坦克炮炮闩击发机构的虚拟样机,进行了运动和动力仿真。利用多体动力学仿真方法对坦克炮炮闩击发机构的典型故障机理进行了分析,为分析炮闩故障机理、改进炮闩结构和提高可靠性提供了理论依据。     

大型战略预警雷达维修保障的特点与新思路

随着我国战略预警体系的构建,传统维修保障方法已显露出了一些缺陷,并成为制约部队战斗力提升的重要因素。文章分析了大型战略预警雷达装备的特点,总结维修保障所面临的困难与挑战,提出提升维修保障能力的新思路,并指出当前需着力解决的问题。文章立足部队当前装备维修保障现状,着眼大型战略预警雷达维修保障能力提升,旨在为部队进一步提升维修保障能力提供思路和参考依据。     

天基信息支援指挥控制体系运行机制及复杂网络建模?

天基信息支援是当前联合作战的主要样式之一,指挥控制体系是天基信息支援联合作战的核心和神经中枢,构建天基信息支援指挥控制体系运行机制和网络结构模型有助于提升天基信息支援乃至联合作战体系效能。探讨了天基信息支援云作战的基本概念和主要特点、天基信息支援云作战体系的构成和运行机制、以及天基信息支援云作战指挥控制体系的构成和流程,勾画了天基信息支援云作战指挥控制的理论框架,并结合示例构建了天基信息支援云作战指挥控制体系结构的复杂网络模型,并进行了主要参量分析,对开展天基信息支援指挥控制体系建设,指导天基信息支援以及联合作战体系需求论证、结构设计、评估优化等具有积极而现实的参考价值。     

卫星固态存储器数据容错设计与机制

卫星数据传输系统的可靠性面临着空间粒子效应、信道干扰等多重威胁。在介绍数据传输系统关键设备星载大容量固态存储器设计与实现的基础上,从管理信息、数据位流、星地链路、文件传输四个方面构建容错机制,综合应用汉明编译码、RS编译码、低密度奇偶校验码编码等数据检纠错技术,增强存储器管理信息、存储数据、信道传输的容错性能。在实际型号任务固态存储器的基础上,结合CCSDS文件传输协议提出基于自动重传机制的文件可靠传输设计,提高数据传输全流程的容错性能。固态存储器使用多级流水写入、总线并行扩展等技术,吞吐率理论上接近900Mbps,容量达到256Gb。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。