一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

基于禁忌搜索的晶体位置谱分割与校准方法

为满足不同规格晶体探测器对分割校准晶体条响应事件位置数据的需求，开发了一种以禁忌搜索算法为核心，结合UDP数据帧、二维高斯模型及光导折射率的位置信息分割校准方法。实验结果表明，本方法在溢出率为5%时，峰谷比可达1218，空间分辨率达17 mm，晶体条响应位置识别准确度高达99%，滤除了引发伪峰的噪声，避免了过分割问题。在面对多种规格晶体阵列的位置谱时，本方法能依照阵列规格将晶体条区域的响应自动校准编号并输出晶体位置查找表，实现响应事件的精确校准。     

裂隙诱导各向异性对边坡降雨入渗的影响

裂隙破坏了土体的完整性,使土体渗透性在不同方向上呈现出明显差异,从而显著地影响了边坡降雨入渗规律。为了揭示裂隙诱导各向异性对边坡降雨入渗的影响规律,利用Seep/W软件进行了数值模拟分析,分别就各向异性方向、各向异性程度、各向异性分布区域等因素进行了讨论。最后结合工程实例分析了计算结果的合理性。结果表明:裂隙诱导各向异性方向、各向异性程度、各向异性分布等因素均对边坡降雨入渗有一定的影响,在边坡排水设计与稳定分析时须予以考虑,降雨强度大于顺裂隙方向渗透系数时,裂隙诱导各向异性的影响才会表现出来。裂隙诱导各向异性主要影响降雨初期渗流场,随降雨历时增大,裂隙诱导各向异性的影响逐渐减小,长历时降雨条件下可不考虑这种影响。     

南口前镇“8·16”暴雨灾害特性分析

文章对暴雨特性和成灾原因进行了分析,并提出今后工作建议。     

基于立方体试件与实体芯样试件的回弹法测强曲线研究

本文通过对粉煤灰混凝土浇筑成型的模拟实体模型与相应的立方体试件进行回弹法测试,分别建立了以立方体试件抗压强度、芯样试件抗压强度为因变量的回弹测强曲线,并对两种测强曲线进行了对比分析,研究结果可供混凝土强度检测参考。     

慢衰落信道下高阶调制编码协作方案及性能分析

提出一种基于高阶星座调制的高效编码协作方案．用户或协作伙伴的编码比特分组后分别通过比特交织器,之后映射到高阶二维星座按分配时隙发送．推导了该协作方案在慢瑞利衰落信道下的成对错误概率．理论分析以及仿真结果都表明,慢瑞利衰落信道下,本方案在提高频谱效率的同时可获得完全分集．     

起重机械接地系统的测量

起重机上所有电气设备的外壳正常运行时均不允许带电。需要有可靠的接地设施。而且接地电阻有一定的限制。测量其准确的电阻值很重要。方法也很多。需根据不同的情况采取不同的测量方法。     

影响晶体管功放音质的因素与对策

可变的时延影响功放的动态稳定。降低电路对进入非线性的敏感度,是降低TIM的一种有效方法。提高晶体管功放动态余量,是改善其音质的良好途径。设计不合理的过流保护电路,限制了功放在复合性阻抗负载下的输出功率。本文分析了以上原因,给出了解决方法。     

分布式智能作战决策应用发展与关键技术

本文分析了多域协同作战条件下分布式智能作战决策面临的问题,包括训练数据样本稀缺、决策过程不透明和难解释、决策结果可信性待验证等,提出了构建数字挛生战场、探索智能算法作用机理、完善智能决策知识图谱以及建立可信度与能力评价方法等应用发展思路,研究了分布式处理条件下的态势理解认知、权重自学习的多目标智能威胁评估、面向博弈对抗体系的自主任务分配等关键技术。     

膨胀土边坡土工膜防护方案试验研究

为了进一步研究采用土工膜防护方案的膨胀土边坡在降雨和蒸发过程中水分分布规律,验证土工膜防护方案的可行性,进行土工膜防护方案的室内模型槽试验,在人工条件下对膨胀土边坡进行降雨和蒸发的若干次循环,并测量试验过程中模型边坡不同深度含水率的变化。结果表明:土工膜在降雨过程中阻碍了雨水入渗膜下土体,使得膜下土体保持较低含水率,在土水特征曲线上对应较高吸力,这将使土的有效应力增加,增强了边坡的稳定性;坡顶土工膜覆盖在7~10 m范围时,边坡边缘及其下部土体能够不受雨水入渗和蒸发的干扰,始终保持较高吸力状态。