面向新世纪的军用仿真机高层体系结构(HLA)

系统仿真是二十一世纪军队建设和武器现代化的一种重要高科技。随着计算机、通讯和网络的日益发展,系统仿真从分布交互仿真进入了复杂系统综合仿真的新阶段。文章介绍了美军的高层体系结构由来和内容,重点分析研究了HLA的关键技术,并实现了基于HLA的模型,为军事仿真应用做出了有益的贡献。     

系统维护的优化数学模型

利用变分法原理给出复杂联接状态下系统维护的优化数学模,并寻求最优解。     

含有约束数目顺序旁路站的环网

用以前的图论技术与代数技术相结合的一种新技术来获得环形拓扑网络的闭合形式终端对可靠性表达式。双向反旋转环网使用自愈合和站旁路开关,其中的所有部件(站、链路和旁路开关)都可能出故障,对这样的环网导出闭合形式终端对可靠性表达式,以此来说明这种技术的可应用性。由于光功率损失约束引起的网络配置限制,这些表达式明显地扩展了环网可靠性在以前工作的效用。光功率损失约束限制了以FDDI环或同步光纤网络(SONET)环为代表的光纤拓扑网络中顺序旁路站故障的数目。组合的图论和代数技术允许利用n中选K:F系统可靠性的已知结果,以导出闭合形式的终端对可靠性表达式。 其结果是形成网络可靠性分析的新方法,并明显地把已知理论扩展到以前不分析的新情况。特别是,这里开发的组合的图论和代数分析工具允许环网设计者分析环网结构的可靠性,以前认为这样的环网结构太困难而不能用闭合形式表达式来分析,只能求助于通过仿真的可靠性近似。我们在推导双反向旋转环网中终端对可靠性的闭合形式表达式中使用这种新技术。这种新技术也可用来有效的获得更复杂的环网结构中的闭合形式表达式。     

机枪枪管失效分析

为探索机枪枪管内膛破坏诱因,掌握其失效机理及规律,在机枪寿命射击试验基础上,通过扫描电子显微镜和光学显微镜镜对失效枪管的组织形貌进行表征,从宏观、微观对枪管失效后的铬层及基体材料的状态进行分析研究.结果表明:机枪枪管寿命的终结主要是由于枪膛烧蚀与磨损的相互影响致使弹道性能衰减所致;射击过程中的热冲击或热疲劳使枪管铬层开...     

长短周期记忆网络微调的氧气浓缩器寿命预测模型迁移

针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。     

目标信息的时效性分析

战场态势是随时间不断变化的,描述战场实体状态的目标信息有其寿命周期,须及时生成并提供给使用者.提出信息价值和信息时效性的概念来衡量指挥自动化系统提供的目标信息是否满足作战行动对时间的要求.信息价值因为延时而衰减,从而降低使用信息所能达到的效果.通过分析信息延时对决策质量、毁伤概率的影响,分别讨论了信息用于决策和作战的时效性.     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。     

一种新的双应力加速寿命试验研究（Ⅱ）——统计分析篇

围绕双应力交叉步降加速寿命试验的统计分析问题进行讨论,首先对统计分析的条件进行了假定,然后在指数分布场合下对统计分析具有关键作用的数据折算问题进行了探讨,给出数据折算的公式及折算过程中参数估计问题的求解算法,最后利用仿真试验数据进行验证,结果表明该统计方法用于双应力交叉步降加速试验是有效的.     

McEvily公式的改进及其在疲劳扩展寿命评估中的应用

疲劳裂纹扩展寿命评估的关键是要有适宜的疲劳裂纹扩展公式。通过对McEvily公式的深入研究,综合考虑弹塑性行为的影响、裂纹的闭合效应,并对曲线斜率进行“最小二乘法”拟合,得到了改进的McEvily公式。采用某航天发射塔架A3钢的疲劳裂纹扩展数据进行分析验证,得出McEvily改进公式对疲劳裂纹扩展寿命具有更强的评估能力。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。