基于数据融合的智能故障诊断仿真研究

武器系统是现代作战系统的重要组成部分.在使用过程中,一旦系统出现故障,就会导致严重的经济损失、人员伤亡和军事上的失利.因此,必须能及时发现、尽快排除武器系统的故障.多传感器数据融合技术与人工智能方法相结合,可使诊断系统具有良好的柔性和可理解性,使之能够处理复杂的故障问题.这是武器系统故障诊断的一个有效、快捷的途径.     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

舰船机电系统非完备使用故障数据分析

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,可预测装备的未来故障强度。     

论社会诸因素在促进西域乐舞孕育、整合、传承中所起的作用

西域这一特殊的地理区域,各历史时期所显现的乐舞文化特色,都与社会意识形态的不断变化、民族间的融合以及丝绸之路的繁盛有着密切的关系,特殊的生态环境不仅孕育了独特的具有顽强生命力的乐舞文化形态,更丰富了西域民族乐舞文化的精神内涵。     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。     

基于场模拟的舰艇防火优化设计

从舰艇结构与人员防护的角度来探讨舰艇防火优化设计,提出了舰艇防火优化设计参数,并利用场模拟模型对着火舱室与火灾蔓延舱室进行定量的数值计算与分析,来确定不能满足舰艇防火优化设计参数的舱室;进而根据分析的结论对这类舱室采取主动或者被动的消防措施.通过这些优化措施使得优化后的舱室满足舰艇防火结构优化设计参数,最终达到舰艇防火的目的.     

论消防部队地震灾害救援中的心理危机干预

参与重大地震灾害救援工作的消防官兵易出现严重的心理失衡,分析了消防官兵在抗震救灾后容易出现的心理危机及其原因,提出地震灾害救援心理危机干预应采取事前干预、事中干预和事后干预措施.     

基于马氏链的反辐射导弹毁伤雷达概率分析

为了研究反辐射导弹(ARM)对雷达阵地连续攻击时的作战效能,提出采用马尔可夫链进行分析.该方法是在单发反辐射导弹对雷达的毁伤概率基础上,依据ARM连续攻击时阵地中雷达工作状态的变化,得到了ARM对雷达阵地的毁伤概率数学模型.同时,运用马尔可夫链的性质对所建立的模型进行了深入分析,并通过实例检验了该模型的有效性.     

舰炮武器系统动态误差检测方法

舰炮武器系统动态误差是系统动态性能的重要指标,精确测量舰炮武器系统动态误差一直是比较困难的问题,提出一种比较先进的动态误差测量方法,可以按给定间隔时间连续测量和录取舰炮不稳定方向瞄准角和高低瞄准角动态误差,监测系统的动态过程.对舰炮武器系统动态检测和调试,提高系统射击精度有较大的现实意义.