机械故障特征与分类器的联合优化

在机械故障诊断中,特征选择和分类器的参数优化都可以提高诊断精度。利用特征和分类器参数的依赖关系,提出了特征选择和SVM参数的联合优化方法来提高诊断性能。联合优化方法采用支持向量机(SVM)作为故障分类器,SVM半径—间距上界(RM界)为目标计算诊断精度,并应用遗传算法求解此优化问题。齿轮故障诊断试验结果表明,联合优化的诊断精度要优于单独优化特征和SVM参数,而且优化速度更快。因此在故障诊断中,利用特征和分类器参数联合优化能够快速取得较好的诊断精度。     

建设节约型军营重在常抓不懈

军队要走在资源节约的最前列,就必须树立节约理念,强化节约责任,创新节约措施,规范节约行为,着力建设节约型军营。为此,应该把握好以下三个方面:(一)改进教育手段,切实把建设节约型军营体现在认识到位上。建设节约型军营应该首先从教育入手,把节约的理念渗入到广大官兵思想中。一是领导教育大家与领导先受教育相结合,切实突出领导干部先受教育。领导干部的节约是最大的节约,欲教育大家必使自身先受教育,靠自己的模范作用影响和带动部属。二是集中教育与随机教育相结合,切实突出抓好随机教育,充分利用随机教育的有效形式,把节约体现在工作、…     

合着时代的节拍——某摩步旅与时俱进改进政治教育片断

“六个跟着搞”增强教育及时性新的体制编制调整后,某摩步旅政委深入基层调查研究时了解到:部队的集中教育搞得比较扎实有效,但随机教育一直是个薄弱环节。虽然基层连队为搞好随机教育,动了一些脑筋,做了一些工作,取得了一些成效,但还存在着“内容不系统、随意性大、跟得不及时”等现实问题。为使集中教育和随机教育能“两个轮子一起转”,最大限度地发挥随机教育的效能,旅党委在认真研究、分析随机教育内容、作用和官兵思想变化规律后认为,随机教育也有“机”可循:要想保持官兵政治上的坚定性,随机教育必须紧跟国际国内大事搞;有效防止和抵…     

自控式空气放电重复性实验研究

静电放电模拟器空气放电方式涉及到外部火花通道的形成过程,模拟器放电电极接近被测物体的速度、环境温湿度等因素都导致其放电电流重复性差。为此,研制了能够自动控制ESD模拟器放电电极渐进速度的空气放电装置,并且应用向量夹角余弦相似系数方法,将自控式模拟器空气放电与手动式放电电流波形的重复性进行了定量分析和比较研究,得出了机控的ESD电流波形重复性好的结论。     

基于随机虚拟样机的某型自行火炮扭力轴动力仿真

依据随机动力学、多体系统动力学和数理统计理论,借助MSC\Adams仿真软件和MATLAB工具,提出随机虚拟样机的概念。并以某型自行火炮的扭力轴为例,在建立的虚拟样机上,实现不确定性因素下从底盘整体到悬挂系统、再到扭力轴的动力仿真。     

细雨濛濛访岚山

清晨,天空一片灰暗,濛濛细雨从空中飘落下来,让人略感几分凉意。走出赤坂王子饭店,大家匆匆登上面包车,开始了一天的行程。车,行进在东京的大街上,时时堵车,走走停停。看来“堵车文化”不光韩国有,日本也有,给我们无意间增加了几分焦虑。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。     

基于LS-SVR的提升小波自适应算子构造方法与应用

小波变换已经广泛应用于信号处理各个领域,然而为给定的信号设计合适的小波函数非常困难.提升小波变换通过设计预测算子和更新算子,可以获得具有期望特性的小波函数.提出一种提升小波自适应算子的构造方法.根据给定的维度对剖分信号进行处理,采用最小二乘支持向量回归机算法构造自适应算子,选用线性核函数实现均方误差最小化.仿真实验证明了该方法的可行性和有效性.所构造的预测算子能够反映给定信号的结构特征,适用于信号消噪和故障诊断.     

基于GSPN的车电系统可靠性建模与分析

在深入分析车电系统故障模式的基础上,以广义随机Petri网为理论工具,提出一种基于GSPN的车电系统可靠性模型.通过仿真实验得到了系统可用度指标的动态变化曲线,分析了各个功能子系统对车电系统整体可用度的影响.该模型可为新型车电系统可靠性的分析、设计与优化提供理论依据.     

一类搜索型多对二随机格斗的获胜概率

研究搜索型多对二随机格斗战斗模型。假设格斗开始时A方有m件武器,B方有2件武器,B方处于隐蔽状态,格斗开始后B方可以直接对A方进行射击,A方需先搜索到B方后才能进行射击。双方各为同类武器,都是集火射击,所有开火都是独立的,每件武器开火射击直到毁伤对方才重新射击下一个目标。对搜索时间和毁伤间隔时间都服从一般分布的随机格斗模型,通过分析各状态的特征,利用状态概率分析方法和向后递归时间方法建立状态方程,求出了格斗处在各个状态的概率,并得到双方的获胜概率计算公式。