基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

姿控发动机脉冲工作的管路瞬变特性

采用有限差分格式的特征线方法 ,对某姿控推进系统发动机真实推进剂管路在脉冲工作情况下的瞬变特性进行了数值研究 ,对影响发动机多次脉冲启动的重要参数进行了定量计算 ,对比分析了试验结果与计算结果的一致性。说明该方法可方便地对包括许多管路、阀门和推力室的复杂系统进行动态性能分析 ,所得结果对于液体火箭发动机管路工程设计具有重要参考价值     

紧固件拆装时间预计模型

紧固件拆装作业时间是影响机械产品维修性的主要因素之一,占机械产品维修作业时间的70％～80％。因此,探讨紧固件拆装作业时间的预计方法,对研究、设计机械产品的维修性,将是十分必要的。通过分析紧固件拆装作业过程,探索出了影响拆装作业时间的诸因素,并对所有的影响因素进行分析、权衡和回归,建立紧固件拆装作业时间的预计模型。将此模型在某型履带式车辆上进行了实际验证,证明了模型的正确性及通用性。     

党务问答

党员因私出境保留党籍期限视情况而定问:我支部一名党员要去美国探望子女,请问他的党籍如何保留、保留期限是多少?(屈平)答:党员因私出境,保留党籍的期限应视不同情况而定:出境求学的,以其入学通知注明的学习时间为限;出境就业的,以其劳务合同规定的工作年限为限;去国外探亲的,一般不超过半年     

坚持做到“六到位” 确保学习实践科学发展观活动取得实效

四川省攀枝花市仁和区人武部在学习实践科学发展观活动中,坚持做到"六到位",以确保学习实践活动收到实效。一是组织领导到位。成立以部长、政委为组长的学习实践活动领导小组,负责统筹安排、督促指导学习实践活动。二是学习时间到位。规定集中学习不少于8天、分散自学每人每月不少于2天,确保学习时间落实。     

“身入”不等于“深入”

有些单位领导和机关干部总是把下基层多少天作为自己工作踏实、深入实际、心系群众的依据,至于到基层与群众同吃、同住、同劳动了多少时间,在基层发现了什么情况,帮助基层解决了多少问题,效果如何,反馈如何,回到机关后又给领导提出了多少切实可行的建议等却只字不提。笔者认为,这种只讲下基层的天数,不讲效果,以时间当成绩的现象,算不上深入     

执科学之笔 绘田核华章——江苏核电有限公司学习实践科学发展观活动纪实

“学习实践科学发展观，推进田湾核电基地建设”，是江苏核电有限公司深入学习实践科学发展观活动的主题，围绕这一主题，以科学为笔，以实践为墨，通过学习实践活动的深入开展，绘就了一幅幅受教育、上水平、得实惠的图画，在企业发展的蓝图上留下了浓墨重彩的一笔。     

苗准新的目标 迈上新的征程——江苏核电有限公司推进田湾核电站建设纪实

江苏核电有限公司坚持贯彻落实“安全第一，质量第一”的核电建设方针，积极推进田湾核电站的建设和运营，取得了良好业绩。     

面向GPU的非结构网格有限体积计算流体力学的图染色方法优化

采用图染色方法解决通量累加和局部最大压力计算引起的两种典型资源竞争问题,并通过共享内存的使用、体编号和面编号的重排、面数据的重排三种策略优化图染色方法。针对应用在空气动力学多种规模的三维网格,分别采用双精度和单精度操作数,在Nvidia Tesla V100和K80 GPU上,展开性能测试。结果表明:共享内存的优化效果不明显;体编号和面编号重排降低了图染色方法的计算性能;面数据重排可以有效地优化图染色方法;计算性能在V100上提高20%左右,在K80上提高15%左右。