战略导弹惯性/星光复合制导技术研究

以Kalman滤波为基础,研究了惯性/星光复合制导系统的原理和特点,并对系统进行了计算机仿真。通过将惯导系统和星敏感器所测得的战略导弹相关姿态信息进行数据融合,估计出复合制导系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态角误差。仿真结果表明,采用惯性/星光复合制导可以有效地提高战略导弹的姿态精度。     

车辆装备保障分队单兵训练质量组合评价分析

针对当前部队车辆装备保障分队单兵训练质量评价中所存在的问题和不足,综合运用集对分析一四元联系数理论、马尔可夫链模型和熵权双基点法,尝试提出一种新的评价分析方法——SHE组合评价分析法,排除单兵原有基础差异对年度训练考核成绩的影响,考虑评价对象之间的情感因素和分队训练条件对单兵训练质量的影响,从而使评价显得更加客观、公正和公平．最后,结合算例,分析说明了此方法的具体应用．     

重庆保障性住房套型特点与优化设计

保障性住房建设是我国当前重要的民生问题,其中套型设计是保障性住房建设的主要内容。作为代表模式,研究重庆保障性住房套型特点和优化措施对提升我国保障性住房设计质量具有一定的借鉴和示范意义。在分析影响重庆保障性住房设计的国家宏观住房政策、规范与标准等相关因素的基础上,以重庆保障性住房典型开发项目为案例,着重论述重庆保障性住房套型的平面布局、类型与面积标准、功能构成与空间尺度的主要特点与不足,并从合理确定得房率、空间复合、精细化设计和节能技术推行等4个方面提出优化重庆保障性住房套型紧凑性、灵活性、舒适性和节能性的理念与方法。     

基于中频数字化技术的塔康测角方法研究

随着软件无线电技术的发展,中频数字化技术不断趋于成熟。针对塔康设备传统的模拟式信号处理体制在实现方式及测量精度上的不足,提出了一种基于中频数字化技术的塔康测角方案,主要针对主辅基准定时点的准确选取和包络信号的快速提取进行了研究。最后给出了仿真测试结果,证明了方案的可行性。     

SINS/DR组合导航系统可观测性研究

对SINS/DR组合导航系统的误差方程进行了介绍。将陀螺漂移、加速度计零偏和里程仪刻度系数误差扩展为卡尔曼滤波器的状态,建立了19维状态的组合导航滤波模型。采用分段线性定常系统(PWCS)分析了载车在各个不同运动特性下SINS/DR组合导航系统的可观测矩阵;利用奇异值分解(SVD)分析法定量地分析了SINS/DR导航系统的可观测度。通过系统仿真预测了位置误差、姿态误差和速度误差的滤波效果,仿真结果表明,位置误差、姿态误差和速度误差的估计效果较好。     

海区变化对新型舰船海水淡化装置性能的影响

针对舰船远航时某新型海水淡化装置性能随海水盐度等因素变化而改变的问题,分析了该型海水淡化装置主要影响因素,并对其造水量进行了热力校核计算.实例计算结果表明,某航行海区较设计海区排污系数相对增大近25倍,造水量由原来的2 042 kg/h下降到1 847 kg/h,下降了9.55%.     

要地防空作战中空中目标威胁度估计的数学模型

为了准确有效地判断敌空中目标的威胁程度,运用层次-效用方法,对要地防空作战中空中目标威胁度建立数学模型。先用层次分析法建立影响因素诸指标的层次结构,然后导出指标因素的效用函数,对其加权和线性变换,得到目标威胁度。该模型使复杂的问题条理化,操作性强,便于计算机辅助决策,为防空指挥员对空情威胁做出正确判断提供了科学依据。     

激光陀螺捷联惯导系统元件误差自标定技术

通过设计一种实用的激光陀螺捷联惯性导航系统自标定算法,保证在外场使用情况下,能对惯性器件误差(三个陀螺漂移和三个加速度计零位)进行精确标定,确保系统长期使用精度.在完成算法设计的基础上,进行了仿真计算,取得满意的仿真结果.     

Predicting intensive care unit bed occupancy for integrated operating room scheduling via neural networks

In a master surgery scheduling (MSS) problem, a hospital's operating room (OR) capacity is assigned to different medical specialties. This task is critical since the risk of assigning too much or too little OR time to a specialty is associated with overtime or deficit hours of the staff, deferral or delay of surgeries, and unsatisfied—or even endangered—patients. Most MSS approaches in the literature focus only on the OR while neglecting the impact on downstream units or reflect a simplified version of the real‐world situation. We present the first prediction model for the integrated OR scheduling problem based on machine learning. Our three‐step approach focuses on the intensive care unit (ICU) and reflects elective and urgent patients, inpatients and outpatients, and all possible paths through the hospital. We provide an empirical evaluation of our method with surgery data for Universitätsklinikum Augsburg, a German tertiary care hospital with 1700 beds. We show that our model outperforms a state‐of‐the‐art model by 43% in number of predicted beds. Our model can be used as supporting tool for hospital managers or incorporated in an optimization model. Eventually, we provide guidance to support hospital managers in scheduling surgeries more efficiently.     

地面防空火力单元抗饱和攻击能力分析与应用

在分析影响防空火力单元抗饱和攻击能力的基础上,建立了基于排队论求解防空作战能力的数学模型,对防空火力单元的抗饱和攻击能力进行了仿真计算。通过对火力单元对目标射击的毁歼概率和服务时间相对于抗击率的相互关系的分析,研究了集火射击对于防空兵群抗饱和攻击能力的影响,并在兵力资源需求分析和防空火力配系优化等方面进行了运用。