摘要：针对现有装备作战试验指标体系构建过程中缺少定量分析和合理性检验的问题,提出基于质量功能展开(QFD)的指标体系构建方法.首先介绍质量功能展开的基本原理及方法,然后详细阐述基于QFD的指标体系分解和合理性检验方法,最后通过某合成部队装备检验指标体系构建实例说明QFD方法的应用过程,实现了由检验装备作战使命任务的需求到指标体系构建的映射,提高了指标体系构建的合理性.

摘要：为全面开展导弹健康状态认知与管理能力建设,提升其在复杂战场环境下的生存能力和作战效能,提出了基于PHM(Prognostics and Health Management)的导弹装备多层健康管理系统设计,包括硬件和软件模块,实现了包含导弹核心单机、场景级、全弹三个层次的指标体系构建、性能评估、评估总览、结构评估、故障预报等功能,全面考虑了弹上控制系统与地面控制系统工作特点,基本能满足导弹故障预测与健康管理要求。

摘要：为解决电力系统设备运行及存储过程中因数量庞大、分布不定等特点引起的失管、失控以及无线监管设备的待机功耗问题,文中将近场通信与低频唤醒技术相结合,提出了一种既可以近场通信方式点对点通信、又可以广播方式批量通信的低功耗有源RFID模组设计,并在软件上使用AT指令进行封装以提高其易用性。通过对比模组应用前后电流消耗,结合应用实例证明了该模组的实用性与可行性。

摘要：采用分子束外延技术制备了基于共振隧穿二极管的探测器样品。为提高探测响应度,探测器采用蝶形天线增强太赫兹电场强度,并以0.2THz入射频率为参考对天线结构进行设计。测试采用输出功率为20 mW的太赫兹源,室温下在有无太赫兹波辐照时分别进行电流-电压(I-V)测试,峰值电压为1.398V。对比最大电流值之差,计算得到探测器响应度为20mA·W^(-1),噪声等效功率为15nW·Hz^(-0.5),并通过测量探测器对不同角度入射太赫兹波的响应,验证了天线对太赫兹电场的增强作用。

摘要：半实物仿真是测试卫星导航接收机在高旋外弹道环境条件下工作性能的有效手段;为测试卫星导航接收机在高旋外弹道环境条件下的性能,阐述了二维弹道修正引信实现弹道修正的工作原理和北斗卫星导航接收机的基本工作原理;建立了高旋7自由度弹道模型;设计了半实物仿真系统,编写了仿真模型,并在RT-LAB实时仿真平台上运行;分别在非旋转条件和旋转条件下对卫星导航接收机进行了半实物仿真测试,仿真测试结果显示仿真机数据与弹上机转换后数据曲线重合;实验表明:半实物仿真系统可有效检验高旋炮弹卫星导航接收机功能和准确度。

摘要：测试性验证试验是确认装备测试性的是否满足设计要求而进行的试验,对于提高装备测试性水平具有重要作用,但在验证试验中往往存在装备损坏、测试点限制以及操作人员技术要求高等问题,因此提出了一种基于增强现实技术的装备测试性验证试验应用研究,通过AR技术对装备进行建模仿真,将虚拟的配件与现实的装备相互匹配,使得平面知识转化为虚实结合的可视化立体知识,增强了验证试验的可视性、可达性以及可操作性,以此来引导操作人员完成测试性验证试验,提高验证试验的效率和正确性,并以某型号无人机为试验验证对象,证明了增强现实技术可以为实现装备测试性设计改进工作提供有效决策支撑。

摘要：研究一种通用测试工装用于验证测试装置的设计水平或实际能力是否能够达到设计和使用要求.通用测试工装利用电路仿真技术模拟测试装置的测试对象,利用电路故障仿真注入替代测试对象的物理故障注入,利用虚拟仪器技术产生相应的测试点物理信号,利用测试适配器与待验证的测试装置对接实现功能和性能测试.结果 表明,测试装置通用测试工装可以实现对多种不同测试装置的验证,具有通用化、成本低的特点,且避免了对装备硬件的损伤风险.

摘要：静爆测试中破片具有体积小,速度快的特征,在高速摄像机图像序列中与背景对比度低,为了有效提取到破片目标,完成序列中的目标跟踪,提出基于速度矢量的低特征目标群的跟踪方法。方法利用前后帧时间间隔短速度矢量变换可忽略的特点,建立适合破片群运动特征的相关函数,结合新三步法完成对同名点的搜索。实验对某次静爆测试图像序列进行处理,成功提取到破片目标,并完成破片轨迹的模拟,召回率在79%,能够满足靶场测试的需要,为后期双目视觉匹配提供依据。

摘要：重叠社区发现是复杂网络挖掘中的重要基础工作,可以应用于社交网络、通讯网络、蛋白质相互作用网络、代谢路径网络、交通网络等多种网络的数据分析,从而服务智慧交通、传染病防治、舆情分析、新药研制和人力资源管理等领域。传统的单机运算架构已经难以满足各类大规模复杂网络的分析和计算要求。人工智能领域的研究人员提出将社区发现应用到网络表示学习领域,以丰富网络中节点和边的特征,但传统的重叠社区发现算法在设计时未能考虑来自网络表示学习任务的相关要求,只重点关注节点的社区划分,缺乏对社区内部结构和外部边界的考虑,例如没有涉及节点在社区内部的权重和属于多个社区的归属度排序等,因而不能提供网络中节点和社区更丰富的特征信息,导致对网络表示学习任务支持不足。针对传统单机重叠社区发现算法已经不适用于大规模复杂网络挖掘,以及不能满足网络表示学习任务的相关要求等问题,提出一种基于社区森林模型的分布式重叠社区发现算法(distributed community forest model,简称DCFM算法)。首先,将网络数据集存储到分布式文件系统,将数据分块,使用分布式计算框架在每个数据分块上执行CFM算法;然后,执行社区合并;最后,汇总社区划分结果,使用真实的DBLP数据集将算法运行于Spark集群上,采用F均值和运行时间对算法进行评估。结果表明,DCFM算法的F均值稍逊于CFM算法,但其运算时间随着节点的增加接近线性下降,在牺牲小部分F均值的同时,DCFM算法具备处理大规模网络数据的能力;分割份数对计算时间的影响很大,在***数据集上,CFM算法处理数据需要192 min,而DCFM算法在将数据分成6份时,需要约91 min,分成100份后仅需要约13 min。因此,在大数据平台上采用分布式计算骨干度,从而进行社区划分、合并的DCFM算法是一种可行的大规模复杂网络挖掘方法,通过分割网络,可以大幅加快社区划分速度,提高社区发现效率。

摘要：考核是教学中非常重要的一个环节,既能够作为教学全过程的导向,又能检验教学效果是否达成.以部队对毕业学员岗位需求和任职能力为牵引,分析现有勤务保障类装备课程考核方式存在的问题.在此基础上,探究适应部队岗位任职需求的考核方法,并在无人机专业勤务保障类课程无人机数据链系统构造与维修中进行了实践,达到了较好的效果.