基于改进的MADM的防空混编群配置地域优选研究

地面防空混编群中的骨干型火力单位具有作战空域大、具备同时攻击多个目标的能力,是混编群作战体系的主体,担负着对重要目标的抗击任务。其配置将直接影响作战任务,而对其地域选择是火力单位配置的关键环节。首先分析了影响骨干型火力单位地域选择的因素,其次针对其不确定性及权重难以确定的问题,基于改进的MADM算法建立了地面防空兵混编群骨干型火力单位配置地域优选模型,最后给出该算法的实例分析。     

基于中间层驱动程序构建广域网环境下分布仿真联邦

从数据包的截获、解析、封装及解封等方面讨论了分布仿真中间层驱动程序的实现。通过该中间层驱动程序对多播数据的封装处理,使多播数据在广域网上以单播数据进行传输,从而实现跨路由的目的,完成分布仿真联邦的构建。     

故障字典法的区域性故障定位

本文针对故障字典法在电路故障诊断中存在低效率的问题,提出了区域性故障定位的方法,即将所考虑的故障划分成不同的区域,通过对故障所在的区域进行定位,提高故障检测效率。并举例说明了该方法的实际应用。     

某型火箭炮弹对面积目标的毁伤仿真

某型火箭炮是新型的主战装备,对其战术技术性能的研究具有重要意义。采用仿真的方法对该型武器系统对目标的毁伤过程进行研究,可以大大节约实弹射击所需经费,并且可以动态地观察毁伤过程的细节。根据某型火箭炮弹抛撒子弹模型及子弹毁伤目标性能指标,采用理论分析和计算机模拟手段,对该型火箭炮弹对面积目标的毁伤过程进行了仿真,并得出了毁伤效率随子弹枚数和CEP的变化规律。研究成果对该型武器系统的作战运用具有借鉴意义。     

我国西部偏远地区女童教育问题浅探

本文客观描述了当前西部偏远地区女童教育问题的实际状况,并针对存在问题进行了分析,提出了相应的思路。希望对实现两性教育公平,改变教育发展的不平衡状态,实现更大的社会公平有借鉴价值。     

地空导弹对地面的附带损伤问题研究

研究了地空导弹爆炸时战斗部破片对地面人员附带损伤的问题,选取了破片对人体的杀伤准则,通过分析破片的空中运动特性,对导弹战斗部爆炸时的破片飞散规律进行了探讨,建立了破片散布的数学模型,并在典型的给定计算条件下进行了仿真分析.仿真结果表明,地空导弹在不同高度爆炸时,可计算出对地面人员的有效杀伤破片数量、破片杀伤面积和平均密度以及导弹的安全高度.     

“金新月”毒品向新疆走私渗透的现状与对策

当前“金新月”毒品向新疆走私渗透已呈“不可逆转”、“突飞猛进”、“毒恐联合”之势。采取强力措施,严厉打击日益突出的“金新月”毒品走私渗透问题,对于新疆的社会稳定和经济发展具有十分重要的现实意义。     

一类不确定语言型机降场选择模型

机降场选择是超视距垂直登陆作战的关键工作之一。针对机降场选择的决策特点,定义了不确定语言集结算子,建立了基于不确定语言型多属性群决策方法的机降场选择评估模型。该模型直观、简单,降低了对指挥员的专业素质要求,有效弥补了指挥员的主观判断误差,提高了评估决策可靠性,具有较高的应用价值。     

基于舰艇编队的反舰导弹航路规划区域划分

根据舰艇编队对海导弹攻击中航路规划指挥决策的需要,为避免各舰发射的导弹出现航路交叉现象,提出了单舰导弹航路规划功能区域的概念和编队导弹航路规划区域划分的思想,建立了编队导弹航路规划区域划分模型。分别研究了一般情况和复杂情况下的导弹航路规划区域划分方法,并且结合想定装备参数进行了编程实现和算例分析。为编队指挥员实施导弹航路规划决策提供辅助决策和科学依据。     

Combining standardized time series area and Cramér–von Mises variance estimators

We propose three related estimators for the variance parameter arising from a steady‐state simulation process. All are based on combinations of standardized‐time‐series area and Cramér–von Mises (CvM) estimators. The first is a straightforward linear combination of the area and CvM estimators; the second resembles a Durbin–Watson statistic; and the third is related to a jackknifed version of the first. The main derivations yield analytical expressions for the bias and variance of the new estimators. These results show that the new estimators often perform better than the pure area, pure CvM, and benchmark nonoverlapping and overlapping batch means estimators, especially in terms of variance and mean squared error. We also give exact and Monte Carlo examples illustrating our findings.© 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007