【摘 要】
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目的 分析环境因素对于自动步枪系统可靠性的影响。方法 首先介绍贝叶斯网络理论，然后将自动步枪系统可靠性建模划分为刚性抛壳机构和弹匣供弹机构两大模块。在此基础上，从设计制造、使用因素和环境因素3个方面进行故障树建模。将故障树转化为贝叶斯模型后，基于给出的底事件失效概率和引入的环境影响因子，计算考虑环境因素带来的共因失效效应时自动步枪系统的可靠度。结果 从系统层面来看，环境因素的影响会使系统的可靠度下
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目的 分析环境因素对于自动步枪系统可靠性的影响。方法 首先介绍贝叶斯网络理论，然后将自动步枪系统可靠性建模划分为刚性抛壳机构和弹匣供弹机构两大模块。在此基础上，从设计制造、使用因素和环境因素3个方面进行故障树建模。将故障树转化为贝叶斯模型后，基于给出的底事件失效概率和引入的环境影响因子，计算考虑环境因素带来的共因失效效应时自动步枪系统的可靠度。结果 从系统层面来看，环境因素的影响会使系统的可靠度下降8.1%。结论 在进行自动步枪的系统可靠性分析时，考虑由环境因素带来的共因失效效应更为符合实际情况，不考虑共因失效效应时，往往会高估子系统的可靠度。
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高精度地图是自动驾驶的支柱技术之一，其测绘和应用的效率和成本直接关系到自动驾驶技术的大规模普及进程。高精度地图传统的测绘、应用、更新和维护流程中，有诸多环节可以利用深度学习技术进行效率提升。基于此，提出数个效率和性能有提升空间的技术环节，通过分析传统高精度地图技术的优缺点和深度学习技术可能的创新性应用方式，论述深度学习在这些环节的应用潜力。
提高车道水平定位精度是智能交通系统发展的重要技术之一。本文提出了一种新的车道级定位方法——时空邻近卷积神经网络（STP-CNN）,利用时空附近（STP）动态细化候选匹配道路，再进一步采用个性化卷积神经网络（CNN）自适应识别最优匹配车道。该方法通过优化集成GPS、车速和惯性测量单元等参数，实现了厘米级和车道级车辆位置的平滑估计。试验结果验证了该方法的可行性和有效性。
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自动驾驶是近几年人工智能革命中最热门的研究领域之一。而随着自动驾驶技术的不断更新迭代,目前研究的热点为如何车辆在限定道路和环境之下完成几乎所有驾驶操作,这个时候传统的导航地图已然不能满足技术的需求。自动驾驶汽车需要地图提供更加丰富的道路元素数据信息,需要地图提供更加精确的道路元素坐标信息,需要地图提供更多道路使用者的行为逻辑信息。为了适应自动驾驶技术的发展,高精度地图应运而生,基于高精度地图的自动
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＜正＞轻武器作为武器装备的重要组成部分，是中国人民解放军现代化进程中的典型代表。在中国共产党的领导下，经过几代人的不懈奋斗，人民军队从最初的“小米加步枪”到引进、仿制武器，再到自行设计研制、赶超世界先进，走出了一条具有中国特色的武器发展之路。在建军95周年之际，让我们翻开以轻武器为脉络的武器装备发展史册，重温人民军队走过的历史征程。
目的 研究浸河水环境对某小口径步枪自动机运动特性的影响规律。方法 采用摩擦系数仪测得在浸河水后自动机枪机框与枪机、导轨之间的摩擦系数，获得浸河水浓度对2个摩擦系数的影响规律。根据某小口径步枪的三维模型，在ADAMS平台中，建立其虚拟样机模型，并进行模型验证。在上述基础上，将不同浸河水后运动副间的摩擦系数加载到模型中，经仿真分析获得不同浸河水浓度对自动机运动特性的影响规律。结果 某小口径步枪的枪机、