航测平台计算机系统软件设计

根据航测平台系统计算机的功能要求 ,采用数据流图对航测平台系统软件进行了分析 ,对系统软件各模块进行了划分 ,确定了系统软件的设计方案 ,并在此基础上 ,完成了航测平台控制计算机系统软件的设计和实现 .     

AR模型在陀螺仪性能故障诊断中的应用研究

对惯导系统上的陀螺仪在无故障和故障下输出的信号进行分析 ,计算出信号的特征量———均值、标准差、协方差 ,并用现代谱分析技术中参数模型功率谱分析的方法 ,建立信号的AR模型、绘出AR模型的功率谱图 ,对陀螺仪输出信号的变化进行了比较和分析 ,从而找出一种作为判断陀螺仪性能故障的依据     

柴油机燃油喷射系统故障的数值模拟计算

采用数值模拟的方法对燃油喷射系统的工作过程作了简要的理论分析 .以典型的 135型柴油机燃油喷射系统为研究对象 ,在合理假设的基础上 ,建立了燃油喷射系统的数学模型 ,并应用特征线法和改进欧拉法 ,对其工作过程进行了初步的数值求解计算 ,模拟了燃油喷射系统部分常见故障时的工况     

后方油库整体生存概率分析计算

针对我军后方油库特点,探讨了油库整体生存概率计算的基本思路和方法,分析了各类分项目标生存概率的计算方法,采用层次分析对后方油库各分项目标权值进行了详细分析计算,可为后方油库伪装防护效能评估提供依据。     

D2-C84 的手征同素异形体

本文指出Ｄ２－Ｃ８４具有手征特性,这个结论可以很好地解释为什么实验上获得的Ｄ２－和Ｄ２ｄ－Ｃ８４的产量之比为２：１．我们以Ｃ８４为例就福勒烯（ｆｕｌｌｅｆｅｎｅ）的同素异形体（ｉｓｏｍｅｒ）的结构、对称性及稳定性进行了定性的讨论。     

一类非线性动力系统的时滞反馈分叉控制

对时滞控制作用下的参数激励van der Pol-Duffing方程进行了研究,着重研究了时滞参数对该类参数激励系统的1/2亚谐共振-主参数共振分叉响应控制。首先采用摄动法从理论上推导出时滞动力系统的分叉响应方程,再采用数值模拟的方法研究了时滞参数对系统分叉响应的影响。研究结果表明,适当选取时滞参数,不仅可以改变分叉响应曲线的拓扑形态,还可以平移分叉响应曲线,即使其分叉提前或滞后,还能同时满足这两种要求。     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

超大体量高层医院消防安全疏散设计

高层医院的建筑消防设计攸关医院特殊人群的安全问题,在进行该类建筑消防安全疏散设计时应着重进行考虑。但是由于医院设计需首先满足医疗工艺的要求,因此,在疏散设计时往往会与有关规范产生矛盾。通过对某国际医院建筑消防设计案例的分析,主要从疏散楼梯间设计、特殊人群疏散设计两方面提出了超大体量高层建筑消防安全疏散设计的建议。     

全地形加油车高机动性底盘选型研究

底盘选型研究是保证新型加油车机动性大幅提升的基础.评析了标志地面车辆通行能力的多种概念,根据车辆机动性评估原理,提出了涵盖车辆快速性、支承通过性和几何通过性的机动性量化评估模型.应用该评估模型评定了备选车辆的机动性,验证了评估模型的有效性,选定了全地形加油车高机动性底盘,为车辆机动性的量化评估提供了研究思路.     

Using stochastic programming to solve an outpatient appointment scheduling problem with random service and arrival times

We study a stochastic outpatient appointment scheduling problem (SOASP) in which we need to design a schedule and an adaptive rescheduling (i.e., resequencing or declining) policy for a set of patients. Each patient has a known type and associated probability distributions of random service duration and random arrival time. Finding a provably optimal solution to this problem requires solving a multistage stochastic mixed‐integer program (MSMIP) with a schedule optimization problem solved at each stage, determining the optimal rescheduling policy over the various random service durations and arrival times. In recognition that this MSMIP is intractable, we first consider a two‐stage model (TSM) that relaxes the nonanticipativity constraints of MSMIP and so yields a lower bound. Second, we derive a set of valid inequalities to strengthen and improve the solvability of the TSM formulation. Third, we obtain an upper bound for the MSMIP by solving the TSM under the feasible (and easily implementable) appointment order (AO) policy, which requires that patients are served in the order of their scheduled appointments, independent of their actual arrival times. Fourth, we propose a Monte Carlo approach to evaluate the relative gap between the MSMIP upper and lower bounds. Finally, in a series of numerical experiments, we show that these two bounds are very close in a wide range of SOASP instances, demonstrating the near‐optimality of the AO policy. We also identify parameter settings that result in a large gap in between these two bounds. Accordingly, we propose an alternative policy based on neighbor‐swapping. We demonstrate that this alternative policy leads to a much tighter upper bound and significantly shrinks the gap.