基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。     

Analysis of a production system in a general configuration

We consider a production system comprising multiple stations (or workshops) such as an entry station, a set of work stations, a central station, and an exit station, which are arranged in a general configuration. A worker (or a vehicle tool) is assigned to each station, who sends a part from the station to the destination station according to the required process path of the part. Any part is allowed to visit a work station more than once if its process path requires. We propose a new control strategy with the push policy for instructing each worker to send a part and the kanban mechanism for controlling the work‐in‐process (WIP) in each work station. As all work stations have limited local buffers, the central station is used for storing blocked parts temporarily. Such a production system is modeled as an open queueing network in a general configuration with a Markovian part sending policy and a machine no blocking mechanism. The queueing network is analytically characterized. Some important performance measures are compared with other control strategies. A semi‐open decomposition approach is applied to the queueing network for computing the blocking probabilities when parts arrive at the work stations. An algorithm is developed based on the semi‐open decomposition approach. Numerical experiments show the quality of the solutions obtained by the algorithm as well as a property of a performance measure. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 128–143, 2001     

基于CORBA的分布式网管的实现

以某师的网管系统为例 ,介绍了基于 CORBA ORB通信总线结构网管软件的设计与实现。并对其中的若干技术问题 ,如网管信息模型的建立、网管软件的安全性及本系统的不足进行了深入讨论     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

一种用于舰船电力网络绝缘监测的弱电流传感器的设计

结合舰船电力网络绝缘监测装置进行支路电阻测量与故障支路判断时的需要 ,设计了采集漏电流信号的大口径弱电流传感器 ,并给出了试验数据 .设计出的传感器已用于实际装置 ,试验运行状况良好     

灭雷具图像声呐探测过程仿真模型

根据灭雷具上高分辨率图像声呐的工作原理和探测过程,从为部队官兵提供模拟训练平台的角度出发,利用计算机的图形、图像处理和虚拟现实技术,提出一种数学模型和物理模型相结合的图像声呐可视化建模思路。通过仿真,证明此种方法既便于计算机实现,又符合灭雷具图像声呐的真实探测和显示过程。同时,为了整个仿真系统的需要,简单地给出了系统中三维海底地形和水雷目标的数据模型和构造方法。     

基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统.利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系.可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率.     

网络图的自动生成算法及其系统实现

研究了网络自动生成的实现算法和系统实现技术。该算法按路线来画结点 ,将其区分为不同的层 ,再绘制路径。先画出所有关键路 ,确定关键节点的坐标 ;然后对于未确定坐标的结点 ,寻找其由关键结点出发再回到关键结点的最短路径 ,将该路径上的结点画为一层 ,按不同的路线分为不同的层次进行绘制 ,直到所有结点均确定坐标。然后确定路线的层次 ,最后统一协调规整。以此算法开发的软件系统可节省时间 ,并可保证生成规范的网络图。     

自由环境下网络数据采集与分析

以小波分析的原理与算法为基础提出一种新的自由环境下网络数据采集与分析方法,使用这种方法可以监测网络的状态、数据流动情况以及网络上传递的信息。当信息以数据流的形式在网络上传输时,在互联网的入口处设置监测系统,便可以源源不断地将网上传输的信息截获。通过该监控技术可以任意采集和分析因特网上的各种信息,如网页访问http,电子邮件email,Telnet,Ftp等,以及这些信息中的用户名和密码,并对采集到的数据进行分析和还原。一旦发现有黑客行为、恐怖分子信息、邪教信息、反民族信息等非法信息,技术系统会自动捕获,并将有关的信息(包括:非法信息来源的IP地址、目的地址等)发送至监控中心,监控中心根据需要可通过功能设定,对非法可疑的IP地址锁定实施24小时自动跟踪。从而及时发现网络犯罪,保护网络与信息安全。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。