基于系统动力学的反恐怖作战模型

在未来作战中,反恐怖作战将成为一种重要的作战样式。以反恐怖作战理论为基本依据,针对反恐怖作战的实效性、非对称性、不可预测性等特点,基于系统动力学,建立反恐怖作战模型,解决了反恐怖作战中作战效能评估、兵力需求预测、兵力分配决策等问题。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于改进粒子群算法的自动机性能评估

由于自行高炮自动机状态监测中缺乏行之有效的机构性能评估手段,引入了改进粒子群算法。建立了自动机动力学模型,对后坐过程进行了动力学仿真,确定了反映机构性能的浮动曲线特征量。针对粒子群算法收敛速度慢、精度低等缺陷,对其进行改进,并结合曲线特征量对自动机性能参数进行了评估。结果表明:改进后粒子群算法的算法收敛性和结果精度都有明显的改善,有效实现了自动机的性能参数评估。     

序列近似优化方法及其在火箭外形快速设计中的应用

针对序列近似优化方法在代理模型构造与采样策略等方面的不足,基于采样点局部密度,引入与局部密度成反比的样本点影响体积概念,通过优化总影响体积确定径向基函数最优核宽度,满足序列近似优化过程不同规模、非均匀样本条件下的函数近似需要;建立潜在可行域最大距离加点准则,并与潜在最优加点准则结合平衡算法的探索能力与开发能力;建立三步收敛判定准则;构建改进序列近似优化的算法流程。对于Golinski减速器的优化设计问题,算法在目标函数调用42次后便搜索到全局最优解,体现了其良好的全局寻优能力与搜索效率。以"天航二号"火箭为例,建立其外形优化问题数学模型,所提优化方法在调用原始计算模型165次之后便搜索到全局最优解,大大提高了设计效率,同时飞行试验也表明设计结果满足要求。     

变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法

工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。     

引入区域量化的相控阵天线维修优化模型

针对大型相控阵天线维修成本高、多部件维修时机难以确定、模型仿真计算困难等问题,提出一种引入区域量化的维修优化模型。建立天线阵列的区域量化模型,将天线阵列维修问题转化成一个由不同区域阵元组成的k/n系统维修优化问题。以使用可用度为约束条件,以单位时间维修费用最小为优化目标,建立引入区域量化的大型相控阵天线多部件视情维修决策优化模型,并通过算例仿真与分析进行了模型验证。结果表明:提出的维修优化模型真实有效,能够很好地解决分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。     

固定翼反潜巡逻机作战效能评估

运用改进的Topsis评估模型对反潜巡逻机的作战效能进行评估,主要是对指标权重的计算方法进行改进:综合考虑客观熵权和专家主观权重得到综合权重,通过客观的熵权信息来调整主观权重的偏差,使得反潜巡逻机作战效能的评价结果更为合理。实例分析表明,该方法能够主客观相结合,简单有效,具有一定的推广应用价值。     

基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。     

用组合模型预测备件消耗量

科学预测备件消耗是有效实施备件保障各项工作的基础。结合指数平滑法及灰色模型的特点,建立组合模型,解决了小样本条件下备件的消耗预测问题。实例分析表明,组合模型比单项模型具有更高的预测精度。     

The impact of Syrian refugees on the labor market in neighboring countries: empirical evidence from Jordan

This paper analyzes time-sensitive data on a humanitarian crisis in the Middle East. It aims to assess the impact of the steep influx of Syrian refugees into Jordan on the country’s labor market since the onset of the conflict in Syria (March 2011). As of August 2014, nearly three million registered Syrians have sought refuge in neighboring countries (Lebanon, Jordan, Iraq, and Turkey), according to the United Nations High Commissioner for Refugees. Jordan and Lebanon are hosting the majority of them. This paper utilizes data regarding unemployment rates, employment rates, labor force participation, the number of refugees, and economic activity at the level of governorates. The vector autoregressive methodology is used to examine time series data from the most affected governorates in Jordan. The empirical results of Granger causality tests and impulse response functions show that there is no relationship between the influx of Syrian refugees and the Jordanian labor market. Our results are verified through a set of robustness checks.