性能化消防设计在大型室内水上游乐场所的应用

近年来,大型水上游乐场所在全国各地拔地而起,由于其建筑使用功能的需要和造型设计的独特性,普遍存在防火分区面积超规的问题。以某水公园为例,阐述解决大型水上游乐场所防火分区面积超规问题的技术措施,证明利用性能化消防设计方法是解决此类大空间建筑防火设计的最佳方法。     

时敏目标的优先级打击顺序设计

时敏目标的打击顺序是信息化战争下火力计划的一项重要内容.利用模糊语言来描述时敏目标的不确定性特征,利用模糊综合评判法来确定时敏目标的优先级打击等级.时敏目标被划分成具有不同优先级打击等级的时敏目标子集,具有高优先级打击等级的时敏目标优先打击.通过例子给出典型时敏目标的优先级打击等级及其打击顺序,说明所提方法可以很好地解决时敏目标的打击顺序问题.     

基于兰彻斯特方程的大区域防空作战效能评估模型

针对大区域防空参战兵力多,体系结构、交战过程复杂的特点,引入作战效能、战斗编组、火力毁伤及任务分配等矩阵,建立了基于兰彻斯特方程的大区域防空作战效能评估模型,包括战斗力指数、战斗编组、毁伤指数、任务分配、指挥控制和作战实力损耗等部分。每个模型的建立均通过设定相应矩阵,分析战斗力指数,得出其计算模型。并以相关抗击率以及安全率表征总体效能指标,较好地解决了对大区域防空作战效能的评估问题。模型简洁,便于理解,易于计算。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

模拟电路中非零交叉情况下故障最小范围的确定方法

为确定模拟电路非零交叉情况下故障元件存在范围,提出了一种K故障下诊断的新方法。它是一种确定故障元件存在的最小范围的方法,即在十分现实的K故障下,确定能代表电路所有元件并给出在K故障假设下的最优可测试元件组,使故障定位工作只局限于该组元件。通过可测试值计算和规范式不确定性组与最优可测试成分组的确定,可以诊断故障元件的范围。     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

运载器牵制释放结构动力响应数值模拟方法研究

将运载器牵制释放垂直发射的过程依次分为静态、牵制、释放三个阶段.利用MSC.Patran/Nastran的场功能和分组分析功能,将前一个阶段的计算结果场向后一个阶段的初始条件场传递,提出了一种分析运载器牵制释放全过程结构动力响应的分阶段计算新方法.解决了牵制释放过程中由于出现运载器-发射台分离面给结构动力响应计算带来的困难.采用该方法计算了几个运载器牵制释放的算例,分析了牵制阶段牵制力的变化、释放阶段运载器结构动力响应的特点、不同释放时间对结构动力响应的影响.算例表明:该方法实施简便、精度较高,还可拓展用于不同时刻释放、释放不同步、施加缓释力等条件下运载器结构动力响应的分析,为牵制释放系统的研制提供参考.     

惯性平台自标定中惯性仪表安装误差可观测性分析

针对惯性平台自标定中惯性仪表安装误差可观测性问题,深入研究了系统模型与平台坐标系对惯性仪表安装误差可观测性的影响。根据不同系统动力学模型和观测量构建四种系统模型。从可观测性定义出发,分析与判断惯性仪表安装误差在不同系统模型和不同平台坐标系下的可观测性。理论分析和仿真结果均表明惯性仪表安装误差在以下两种情况完全可观:观测量为平台框架角和加速度计输出,系统动力学模型为框架角模型,平台坐标系以平台六面体为基准定义;观测量为加速度输出,系统动力学模型为姿态角或失准角模型,平台坐标系以加速度计敏感轴为基准定义。     

混合遗传算法及其在运载火箭最优上升轨道设计中的应用

运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。     

高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。