摘要:针对炸药装药安定性和安全性评估，对炸药安全性/安定性试验评估工作的研究进展进行分析。通过探讨实验室规模的装药安全性评估方法及试验装置，对炸药在发射或侵彻等使用过程做出充分评价，且该装置在一定程度上解决了过载环境下炸药装药安全性评价的技术难题。结果表明：该研究对基于模拟载荷环境的炸药安定性和安定性评估方法具有较大的工程应用价值，是未来装药安定性评估的发展方向。

摘要:为有效预防人为差错事故，运用德尔菲法对机载弹药技术准备人为差错影响因素进行分析。构建人为差错影响因素层次结构模型，利用专家评判结果相似度进行专家赋权，采用模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process，FAHP)对人为差错影响因素进行分析。以某次演习演练机载弹药保障为例进行分析。实例结果表明：对机载弹药技术准备人为差错影响因素进行定量分析，对影响因素优先控制次序进行排序，可为后续研究制定规避措施，预防人为差错事故，圆满完成战训任务提供较为重要的意义。

摘要:为解决竞争性采购方式在后装采购市场存在的装备试验周期短、考核不充分、技术状态和生产周期不可控等问题，对其合同监管进行探讨。分析实物竞标采购的国内外情况，从竞争性采购阐述当前合同监管存在的新情况新问题着手，结合工作实际提出应对策略及建议。结果表明：该方法可为实物竞争采购工作提供参考。

摘要:针对某车载炮校输弹机卡滞问题，对卡滞原因进行分析并提出解决措施。通过故障树分析、分解复查相关零部件尺寸、尺寸链计算等多种手段，精准定位输弹机安装间隙和弹链定位原因导致输弹过程左右摆动。当输弹机安装最大间隙为2 mm和安装限位板时，输弹机卡滞问题得到解决。结果表明：该方法促使工艺流程及技术文件的更改，固化了技术状态，产品质量提升显著，并可推广到其他类似装备的输弹机上。

摘要:为提高雷达目标识别(radar target recognition，RTR)系统的性能，将机器学习应用于目标识别领域。总结归纳深度学习、神经网络、统计学习、集成学习4类主流RTR方法的优越性与缺陷，分析优化措施，提出RTR作为复合型的过程，可以将机器学习各方法在目标识别中的优越性进行融合。结果表明：将机器学习中的各类方法进行有机结合，取长补短，是未来基于机器学习RTR方法的发展趋势。

摘要:为解决火炮交流伺服系统参数不确定、不平衡力矩干扰大和内部参数具有时变性等问题，设计一种神经网络与模糊控制相结合的控制策略。建立交流伺服系统的数学模型，设计神经网络模糊控制器，采用粒子群算法对神经网络参数进行优化。在Simulink中建立控制器模型，将经典的PID控制器、一般神经网络模糊控制器与经过粒子群算法优化的神经网络模糊控制器进行比较。仿真结果表明，优化后的控制器具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性和稳定性。

摘要:为解决导弹采用姿态控制中制导弹道散布大的问题，提出一种基于BP神经网络的中制导方案弹道设计方法。通过位置控制系统数学仿真得到大量不同扰动下弹道平飞段的姿态指令，从大量的样本数据中学习扰动输入与平飞姿态指令输出之间的复杂映射关系，将该映射关系部署到实际飞行器弹道程序中。结果表明：该方案弹道能有效避免外界干扰，在不增加成本的情况下大大提高该类型导弹中制导方案弹道的精度。

摘要:针对某型张开式尾翼破甲弹在发射和勤务处理过程中自锁箍的可靠性是否满足使用要求的问题，提出对张开式尾翼破甲弹翼片可靠性进行计算与分析。对某型张开式尾翼破甲弹翼片的张开可靠性和翼片收拢可靠性进行计算、分析和试验验证。计算和试验结果表明，该型破甲弹在发射过程中自锁箍能够在出炮口后可靠解锁、膛内和勤务处理时自锁箍能够可靠收拢。

摘要:针对玻璃钢材料的应变率效应，运用LS-DYNA对不同厚度的玻璃钢薄靶在破片冲击下的响应规律进行仿真研究。实验中显示，当靶板厚度一定时，破片的靶后速度随着初始速度的增加而增加；而穿靶过程中的动能损耗，随初始速度的增加而增大；当初始速度一定时，破片的靶后速度随靶板的厚度增加而减小，近似成线性变化；玻璃钢薄靶在破片的冲击下，主要为冲塞破坏，靶板材料的主要失效模式为基体的挤压破碎、纤维的剪切破坏和拉伸断裂。实验结果表明，该研究对玻璃钢目标的毁伤评估及战斗部的威力设计具有较为重要的意义。

摘要:为有效减少数据中心光互连网络资源的冗余和迭代消除，提高网络性能和效率，以深度神经网络为技术依托，针对数据中心光互连网络，设计一种新的资源冗余迭代消除方法。依据数据中心光互连网络数据资源的特征相似性，设置数据资源的分块边界，并求取分类分量，通过动态查找资源冗余特征，分离冗余数据与正常数据，从根本上保证冗余消除效果；结合粗糙度函数，分析冗余资源特征在空间内的离散型分布状态，并压缩冗余参数；采用深度神经网络算法计算数据冗余点的活跃度，滤除超过活跃度阈值的资源，实现冗余迭代消除。实验结果表明：应用该方法后，网络的空间缩减比最高可以达到0.55，证明该方法具有明显的有效性。

摘要:针对“龙芯处理器+FPGA”的硬件设计架构中，现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)在线升级需求，设计一款可以通过LIO接口实现FPGA程序在线升级的IP核。设计LIO接口从机模块实现LIO接口读写操作的转换；设计在线升级操作指令与协议处理模块，使IP核通过简单接口可以实现复杂数据的处理；设计状态信息控制模块，使龙芯处理器通过查询相应寄存器，实现对IP核的有效读写操作；并将设计完成的在线升级IP核放在国微型号为SMQ7K325TFFG900的FPGA上进行实际验证。结果表明：该IP核可以完成FPGA程序在线升级，且性能稳定。

摘要:为提高噪声图像的分割效果和性能，提出一种基于多尺度通道注意力的噪声图像分割方法。以图像的像素点为单位，构建噪声图像的灰度模型。引入偏移场理论构建噪声图像的局部分割模型。基于Heaviside阶跃函数构建噪声图像的全局能量函数，得到噪声图像的灰度偏移场模型。将残差连接添加到多尺度通道注意力模块中，对噪声图像特征的3条通道进行池化处理和融合处理，提取出噪声图像不同尺度的特征，实现噪声图像分割。实验结果表明：该方法可保留噪声图像的边缘特征，提高图像分割的精度和信噪比。

摘要:为提高新能源的利用率、降低运营成本，实现可靠的并网运行，提出需求响应的新能源并网系统优化调度算法。基于电、气、热负荷建立系统用户需求响应模型，以运行商经济效益最大化为目标，建立基于价格的新能源并网系统能源分散调度模型，并确定相应的约束条件。通过改进粒子群算法求解基于价格的新能源并网系统能源分散调度模型，实现新能源并网系统的优化调度。实验结果表明，该算法调度效果更好、稳定性更强、更适合于实际应用。

摘要:针对试验段升降装置存在4只液压油缸承受的负载差异，油缸动作不同步，自重约200 t的试验段升降过程中存在倾斜、安全隐患大、液压系统压力高(60 MPa)、故障率高、流量小、效率低等问题，提出在风洞现有基础下，对试验段升降装置的机械结构、液压系统和控制系统进行升级。通过新研制开降装置与旧装置对比，升级后的升降装置极大提升了试验段更换时的安全性、可靠性、更换效率以及油缸的同步性。结果表明：试验段液压升降装置升级后投入具备可行性，为后期更新完善设备提供重要参考。

摘要:针对计算机设备运行故障检测，提出基于嵌入式技术检测方法。利用无线传感器采集计算机设备运行数据，构建MobileNet-SSD网络模型，通过卷积层与Batch Normalization层的融合实现构建网络模型的改进，采用剪枝微调优化方法保证剪枝前模型信息保留剪枝后模型，将其移植到嵌入式设备中，将获取的3个故障特征量作为模型输入，完成计算机设备运行故障检测。实验结果表明：该方法能够完成计算机设备故障特征量的提取、获取设备故障检测结果；收敛速率快、训练损失低于0.01；可实现故障检测模型的压缩，参数量下降明显，mAP指标波动 较小。

摘要:为了简化电力企业物资采购统签统付流程，提高业务处理效率，提出一种电力企业物资采购统签统付流程可视化控制方法。依据电力企业物资采购统签统付业务流程，采用模型-视图-控制器(model view controller，MVC)模式构建统签统付业务流程可视化控制结构，可视化转换控制统签统付业务流程；其中数据库层采用统一的ETL结构，将收集到的数据进行分析、汇总等处理；业务逻辑层调用数据库层信息，基于Petri网完成电力企业物资采购统签统付业务流程建模，实现各种用户、业务和数据的管理和操作；用户层在控制器的作用下，从业务逻辑层选择相应的模型响应用户操作，并可视化呈现统签统付流程控制结果。实验结果表明：该方法可以直观地掌握统签统付整体业务流程以及各个环节的完成度，提高各部门工作效率，减少业务办理时间，控制运营风险。

摘要:为解决传统取样设备在实际应用中面临诸多局限问题，以分布式气溶胶碘取样仪AS-1001X+为研究对象，设计一种兼具高效采样、低功耗、强环境适应性与高便携性的设备。以气体动力学、颗粒捕集理论及模块化设计思想为核心支撑，梳理气溶胶采样与碘吸附的底层机制—气溶胶颗粒通过惯性碰撞、布朗扩散等物理过程被滤纸捕获，而碘蒸气则依托物理吸附与化学吸附的复合作用被碘盒截留。采用模块化设计理念将设备划分为采样、动力、控制等独立模块，通过模块间的低耦合接口设计提升系统灵活性，并构建以能量效率优化为目标的低功耗架构。性能数据与优化结果表明：该设备的运行时长、采样效率、环境适应性与便携性均显著优于同类设备。

摘要:针对电机在发生故障时故障信号易被强噪声淹没、信号采集不全面且训练网络冗杂的问题，将融合多传感器信号和改进EfficientNetV2-B0的迁移学习模型引入到电机故障诊断中。传感器融合方法通过格拉姆角场(Gramian angular field，GAF)将1维时间序列转换成图像，保证特征信息的完整性，没有时间依赖性，并利用Retinex增强和拉普拉斯金字塔分解的图像融合算法实现多源传感器信号的图像融合。针对EfficientNetV2-B0网络提出了添加深度可分离卷积(depthwise separable convolution，DSConv)和高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention，EMA)的改进，并结合迁移学习(transfer learning，TL)技术建立电机故障诊断模型。对电机的各种工况进行分类和测试的结果表明：该方法能有效地对设备故障进行分类，对电机各种工况的识别平均准确率达100%。

摘要:为提高降雨预测的准确性和效率，提出一种基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory，BiLSTM)和鼠群水母群优化算法(rat swarm and jellyfish search optimizer，RSJSO)的降雨预测模型。利用缺失数据插补和特征融合技术对降雨数据进行预处理，通过弦距离和基于骑手优化算法的神经网络(rider optimization algorithm-based neural network，RideNN)优化特征提取过程，并采用过采样技术增强数据集。实验结果表明：该模型在多种评估指标上表现突出，能够为相关决策提供可靠的精细化降雨信息支撑，有效增强复杂场景下的突发事件响应能力。

摘要:针对含有时滞的非线性多智能体系统存在许多安全问题，提出一种具有状态时滞的高阶非线性多智能体系统协同容错控制状态跟踪方法。利用模糊逻辑系统处理跟随者系统的非线性项；引入双曲正切函数处理误差变量在分母处为零不连续的情况，使信号保持连续；设计自适应容错控制器对执行器故障进行补偿；选取适当的Lyapunov–Krasovskii函数处理时滞项对系统的影响；通过李雅普诺夫稳定性理论证明多智能体系统的稳定性。仿真结果表明：在有向图下，每个跟随者的状态可以与领导者的状态同步，证明该设计是有效的。

摘要:基于装备战场损伤评估(battle damage assessment，BDA)的重要性，提出一种装备损伤等级评估的基本程序与研究方法。通过在进行装备功能任务分解、功能结构描述和战场抢修可更换单元确定的基础上，提出部件的抢修影响系数和功能影响系数的估算方法，并创新建立基于战场抢修时间和任务功能影响的装备损伤等级综合评定算法。结果表明，该方法可为开展装备损伤等级评估、装备战场抢修提供依据参考。

摘要:为解决当前部队在定检工作中存在的问题，采用基于网络分析法(analytic network process，ANP)的定检能力评估分析方法。通过对定检工作特点的分析，构建出定检能力评估指标结构图，根据各因素之间的相互关系，通过ANP，利用超级决策(super decisions，SD)软件确定各评估指标权重；结合示例对定检能力进行综合评估。结果表明，该方法能为后期及时、高效、有针对性地开展定检工作并进行定检能力提高优化提供参考。