术语学视角下的美军军语词典研究

文章对比了美军参谋长联席会议近3年修订的5版《美国国防部军语及相关术语词典》中词条的更新情况,并从术语学视角,结合相关条令的出台,分析了有关电子战、网络战、太空战、战区陆军和撤退行动等词条更新的原因,论证了文章观点:军事术语的改变反映出某个特定军事领域知识的更新换代,并探讨了研究美军军事词典给予我军军语工作的重要启示.     

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method, GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

热处理工艺对触变成形AZ91D镁合金组织的影响

对触变成形AZ91D镁合金在不同热处理条件下的时效组织进行了研究,结果表明:随着固溶温度的增加,第二相具有较大的时效析出速度,并且析出数量较多.经415 ℃、24 h固溶处理后的试样在时效处理过程中,第二相有两种析出方式:连续与不连续析出.在180 ℃没有连续析出,温度高于200 ℃后两种方式交替进行.时效处理温度越高,第二相析出的速度越快.同时也使得连续析出在很短时间内就开始发生,并且在晶粒内部与不连续析出互相交织在一起进行.     

灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.     

季节性商品的促销定价模型与算法

研究了季节性商品在促销前提下的定价问题.在综合考虑季节性商品的销售特点、销售折扣率、商品库存、商品周期衰退、商品价格等问题的基础上,建立了以利润损失最小为目标的动态定价模型,以商家需处理的货物量为约束条件,基于改进遗传算法和粒子群算法,找到了成本最优的商品定价.并通过仿真,分析了商品定价对利润损失的影响,为大中型企业的促销决策提供了重要依据.     

液态金属电阻仪数据采集处理系统的开发与应用

液态金属电阻仪数据采集处理系统采用2182纳伏表并配用K型热电偶进行电压测量和温度测量,用PF66M型数字多用表加装电流换向器供给直流恒定电流,并基于VB语言开发了一套测量液态金属电阻率随温度变化的实时数据采集和数据分析处理软件,实现了计算机与测量仪表的通讯和测量数据的自动采集记录。通过对PbSn61.9合金的实测应用分析,该数据采集系统工作可靠,显著提高了液态金属电阻测量的精度和效率。     

基于电动物流车的充电和换电设施选址模型

本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.     

基于生成对抗网络的信号调制方式的开集识别

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。     

Pichia pastoris发酵表达重组人复合α干扰素

在Pichia pastoris表达系统中,研究了甘油补料周期、甲醇流加策略和诱导pH对cIFN表达的影响,优化后的发酵条件是:甘油补料周期为4 h,诱导pH为5.0,基于在线甲醇检测维持甲醇浓度不超过5 g/L。培养96 h后,最大细胞干重、cIFN的表达量和生物活性分别达到168 g/L、1.24 g/L和5.4×107U/mL。