世界导弹手册(战略部分)

1.弹道式战略导弹 法国 地地战略弹道导弹(SSBS)S3 改进型S3今年开始替换原先的型号,它的射程比1971年以来部署的S2的要远,并且还装有先进的再入系统。1976年12月S3进行了首次发射,并在1979年夏末完成研制性发射。1978年4月开始用S3改装第一个导弹基地的工作。     

MX导弹的战术技术性能

MX导弹系统是美国正在考虑部署的一种主要的新的战略武器系统,该系统主要由两部分组成,即导弹本身及其部署方式。本文主要将分析MX导弹的战术技术性能,并对提出的若干部署方式的优缺点加以研究。此外,从第二阶段限制战略武器会谈协议和美苏军事平衡的角度,对隐蔽、机动和抗核加固相结合的部署方式所具有的军事和军备控制的含意作较详细的论述。最后,本文还将探讨陆基洲际弹道导弹系统在提高导弹的精度和可靠性等方面的技术远景。     

陆基战术雷达抗反辐射导弹攻击的措施

到1993年,美国空军的陆基战术雷达将不易被反辐射导弹攻击所摧毁。 当所有65套AN/TPS-43E防空雷达都改装成AN/TPS-75型雷达的时候,实际上是降低了雷达的副瓣辐射。 改进的装置已安装在一些AN/TPS-43E雷达上,以便将它们改装成AN/TPS-75     

复杂武器系统战术技术指标论证决策支持系统(WTDDSS)的研究

本文首先分析了复杂武器系统研制的特点，在指出以往复杂武器系统战术技术指标论证工作弱点的基础上，阐明了开发ＷＴＤＤＳＳ的目的，然后就ＷＴＤＤＳＳ基于的理论、方法和实现技术进行了深入地分析，最后简要介绍了ＷＴＤＤＳＳ的一个应用实例．     

地空导弹旅(团)、战术综合训练系统研制成功

为适应空军导弹部队在现代化战争条件下的训练需要,进一步提高我军在未来国土防空作战中的生存力和战斗力,空军导弹学院研制了地空导弹旅(团)战术综合训练系统.该系统最近在空二基地通过试飞鉴定.它成功地实现了我地空导弹部队首次人-机对抗实弹演习,这标志着我军防空武器演练有了新突破——将计算机网络仿真和测控等高科技手段用于训练,从根本上解决了和平时期部队从难、从严、从实战需要出发进行训练的新课题,并将使部队整体作战能力得到全面锻炼和提高.     

反战术弹道导弹(TBM)战斗部署有关问题探讨

合理部署反导兵器是拦截TBM的前提和关键。结合战术原则,对反TBM战斗部署有关问题进行了系统分析,给出了反导兵器防御区的基本形状和特征点坐标计算公式,并对防御区、杀伤纵深与部署的关系进行了讨论;在此基础上,采用定性分析与定量分析相结合的方法,确立了单个火力单元反导部署应满足的基本需求,并建立了多个火力单元反导部署的一般要求和决策方法。     

液体推进剂导弹全动力系统稳态故障仿真(一)

为了对液体推进剂导弹动力系统进行稳态故障分析、仿真、检测、诊断以及研制箭载监控系统，必须建立其全系统稳态故障模型。通过对动力系统稳态工作过程，特别是自生增压系统的动力学分析、故障特性分析、故障因素的作用机理的分析、故障因素的引入方法研究等，依据某导弹动力系统的实际结构，完整地建立了该导弹动力系统的全系统稳态故障模型方程。与单纯的发动机系统模型相比，该模型能够模拟飞行状态的稳态故障，能更全面更好地分析动力系统的稳态故障特性。     

液体推进剂导弹全动力系统动态故障仿真(一)

为了仿真液体推进剂导弹动力系统动态故障，通过对动力系统，特别是自生增压系统动态工作过程的过渡特性分析、故障特性分析和故障因素的引入方法研究，依据某导弹动力系统的实际结构，完整地建立了该导弹动力系统的全系统动态故障模型方程。该模型可用于仿真整个动力系统的过渡工作过程和全面地分析动力系统的动态故障特性。     

液体推进剂导弹全动力系统动态故障仿真(二)

为了分析其故障特性和获取各种动态故障模式,采用性能优良的Runge-Kutta-Fehlberg(R-K-F)方法求解动态故障模型方程,仿真液体推进剂导弹(液体导弹)动力系统全系统动态故障。对已发生过或可能出现的故障形式,进行了过渡过程动态故障模拟计算和特性分析,获得了动力系统全系统动态故障模式库。计算结果表明,所建模型正确合理,数值模拟计算方法满足要求。该研究开辟了导弹动力系统动态过程故障分析、检测和诊断方法的新途径。     

国外地(舰)空导弹的发展和研制

自从四十年代初发展地空导弹武器至今已有四十多年的历史了。二次大战后,美国和苏联都从战败者德国手中获得了地空导弹的设计资料、实物和人员,并以此为基础开始了各自的研制工作。英国比起美、苏起步稍晚,在四十年代末开始研究。法国、西德、意大利、瑞士、瑞典等西欧国家,虽然在五十年代开展过一些研制工作,但主要发展是在六十年代,日本则更晚一些,在七十年代才开始。     

液体推进剂导弹全动力系统动态故障仿真(二)

为了分析其故障特性和获取各种动态故障模式，采用性能优良的Runge-Kutta-Fehlberg(R-K-F)方法求解动态故障模型方程，仿真液体推进剂导弹(液体导弹)动力系统全系统动态故障。对已发生过或可能出现的故障形式，进行了过渡过程动态故障模拟计算和特性分析，获得了动力系统全系统动态故障模式库。计算结果表明，所建模型正确合理，数值模拟计算方法满足要求。该研究开辟了导弹动力系统动态过程故障分析、检测和诊断方法的新途径。     

世界数据咨询中心(WDRC)在巴黎建立

国际科学联合会理事会(ICSU)所属科技数据委员会(CODATA)最近在巴黎建立了一个世界数据咨询中心(WDRC)。这个中心将为数据用户提供所需要的数据和数据来源。世界数据咨询中心在科技数据委员会的一些成员国的协助下,已编制完成一份咨询资料总目录,内容着重反映数值数据     

世界系统观念:一般系统研究的∫(积分)标记(英)

一般系统论四位创始人共同关心用“系统”概念来整合人类知识，并用∫（积分符号）作为一般系统研究会的标记。“整合”也是社会和政治的概念。只有在广泛合作基础上的整合才能使我们这个物种免遭灭亡。     

DIS仿真世界数据库(SWDB)的原型设计与实现

从ＤＩＳ白方系统吉的仿真任务准备出发,研究ＤＩＳ数据库的结构和功能组成,并对ＤＩＳ的基本数据库－仿真世界数据库的结构和功能进行了深入研究,设计实现了原型。同时,在研究基于商用关系数据库系统的ＳＷＤＢ的层次结构实现中,着重介绍了基于关系模式的面向对象的实现技术和特性树结构的快速存储访问机制。     

基于数据融合和改进MUGM(1,m,w)的导弹装备故障预测

针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi variables metabolism unequal interval weighted grey model, IMUGM(1,m,w))的导弹装备故障预测方法。首先,通过引入加权因子w的方式建立多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1,m,w)),再通过初始值改进、残差修正、新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后以特定个体的历史监测数据为基准,计算同类产品和特定个体的相应预测值及其与特定个体性能退化数值的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的性能退化模型,最后结合实时监测数据依次更新性能退化数据、Euclid距离、隶属度权值和性能退化模型,实现导弹装备故障预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性。     

2004年世界工程师大会将在我国上海举行(消息稿)

受世界工程组织联合会(World Federation of Ensgineerling Organizations)的委托,并经国务院批准,2004年世界工程师大会将于11月3-6日在我国上海举行,大会由中国科协、中国工程院、上海市人民政府主办。 世界工程师大会每四年举行一次,被世界工程组织联合会确定为“工程师的奥林匹克”。根据德国工程师协会倡议,以2000年汉诺威世界博览会为契机,第一届世界工程师大会于2000年6月19-21日在德国汉诺威举行,3400多名代表出席了会议,其中1/3是青年工程师。会议讨论了各国工程技术界共同关心的问题。 2004年世界工程师大会与会代表预计为三千…     

斑杂破碎的世界还是系统层次的世界——简评新经验主义和简述系统实在论(二)

本文对英美科学哲学中的以南茜·卡特赖特为代表的史坦福学派新经验主义提出批评、剖析和讨论,认为南茜否定基本物理定律的普遍性的观点以及她的斑杂破碎的世界是对一般科学方法论和系统科学方法论的一种d颠覆性的论证。清华大学吴彤教授根据新经验主义提出的《破碎的系统观》是我国系统哲学的一种新见解,也是很有启发性和颠覆性的,无论你赞成还是反对,都值得我们认真研究和讨论。本文认为系统科学的发展实际上已经正面解决了南茜的质疑。系统科学哲学研究的关键问题在于采取跨学科研究方法,具体地研究不同类型的系统。当今的主攻方向是要研究复杂系统的普遍规律及其突现行为,并用于解决我国开放改革遇到的各种全局性和局域性问题。世界是有系统的和有规律性的而不是斑杂破碎和无规的。     

系统分析方法论(续)——系统分析讲座(三)

每种备选方案都相应有一系列后果。有的后果有助于达到目标,有的则是消极的;有些后果对选定的目标影响甚小,但涉及其他决策者和组织的利害关系;有的后果满足近期目标,但其作用可延续较长时间并妨碍长期目标的实现。可见,系统分析者不能局     

GM(1,1)模型与曲线Ae~(ax)拟合

“灰色系统”是近几年来提出的一种新理论,其中GM(1,1)模型是它的核心内容之一。本文将指出,建立GM(1,1)模型实际上就是将原始的时间序列数据x~(0)(i)去掉第一点以后的指数函数Ae~ax拟合。