美军舰艇编队远洋作战油料保障现状分析

舰艇编队远洋作战油料保障是远洋作战后装保障的重要组成部分。针对美军舰艇编队远洋作战油料保障现状,梳理了其理论研究、保障模式、基地建设和装备发展情况,总结了其对我军建设的启示。     

新形势下军队军事计量培训建设

随着我军信息化建设的不断发展,军事计量在装备全系统、全寿命、全过程监管中发挥着越来越重要的作用。武器装备信息化程度越高,越需要严苛的计量保障体系,而计量人员是军事计量保障工作的主体,所以,加强我军军事计量人员的培训工作,具有非常重要的意义。本文通过对地方计量人员培训体系进行分析,利用军地融合方式,研究我军军事计量培训工作在新时期新阶段的发展思路。     

基于程序状态变迁的ASLR机制脆弱性分析方法

地址随机化ASLR是一种针对控制流劫持漏洞的防御机制。已有的漏洞自动分析与利用技术缺少对地址随机化机制影响的分析,导致生成的测试用例在实际环境中的运行效果受到极大限制。针对地址随机化的缺陷及其绕过技术的特点,本文提出了一种地址随机化脆弱性分析方法。该方法使用有限状态机描述程序运行路径中各关键节点的状态;针对常见的内存泄漏与控制流劫持场景建立约束条件;通过求解内存泄露状态约束与控制流劫持状态约束的兼容性,分析地址随机化机制在特定场景下的脆弱性。实验结果显示,该方法可有效检测通过内存泄漏导致的地址随机化绕过及控制流劫持攻击,实现自动化的地址随机化脆弱性分析,提高针对软件安全性分析的效率。     

从突发公共卫生事件角度思考新时代后勤保障工作

2019年年底,一场突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情在全国爆发,中华民族的复兴之路和中国人民的幸福生活都面临着严峻的考验和挑战。这次疫情使人们对公共卫生突发事件有了更清醒的认识,完善重大疫情应急响应机制成为今后公共安全必须加强的一项重要工作。此次的公共卫生事件具有显著的突发性、广泛性和群体性,与战时后勤保障环境具有相似性,为深入研究后勤保障工作提供了经典的现实案例。本文借鉴抗击疫情经验教训分析军队后勤保障工作,结合大数据、物联网和人工智能等高新技术实践经验,从后勤指挥、战场感知、物资配送和网络通信等多个方面提出新时代后勤保障建设的思路和方法,对未来加强新时代后勤保障工作具有一定的借鉴及参考意义。     

基于特征值的单矢量水听器目标检测算法

针对水下目标检测在低信噪比与非平稳背景噪声情况下性能下降的问题,结合特征值检测算法原理,给出一种单矢量水听器联合信息互相关检测算法。该算法利用电子旋转导向角度与振速信息构成一种组合振速,并结合声压信息得到一种互相关值,在大快拍无信号条件下,该值满足渐进高斯分布;将该值除以解析振速与声压信息的协方差矩阵最小特征值,得到一种检测统计量;通过与门限值比较,实现目标检测。理论分析可见,所提检测算法无须背景噪声的先验信息,并且可以通过调节导向角度提高检测性能;在单目标情况下,利用检测统计量与导向角度的对应关系可实现目标方位估计。仿真与实测数据结果表明,相比于单矢量水听器最大最小特征值检测算法与能量检测算法,所提算法检测性能优良,适合于单矢量水听器目标预警检测。     

浮式振荡立轴叶轮的三维效应影响

为研究振荡运动下立轴水轮机的三维效应影响,采用ANSYS CFX软件三维模拟立轴水轮机在不同展弦下的振荡运动（横荡、纵荡）,并与二维模拟的立轴水轮机作对比,通过最小二乘法拟合计算得到水轮机推力和侧向力系数时域结果,分析得到不同展弦比下水轮机阻尼系数和附加质量系数。结果表明：随着展弦比增大,叶轮潮流能的转换效率逐渐增大;三维振荡叶轮的水动力载荷与叶轮展长呈正相关,当展弦比达到10时其水动力载荷及能量转换效率和二维的计算结果相当;三维水轮机水动力系数常数项和阻尼项随展弦比增大而增大。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。     

关于半鞅向量随机积分的一个注

建立了半鞅向量随机积分的一个结果,能方便处理可料过程在向量随机积分意义下对半鞅的分解随可料过程不同而不同的问题.作为其应用,给出了有关文献中定理的简洁证明.并利用其思想,得到了半鞅向量随机积分的一个重要性质.     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。