装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

考虑载荷作用次数的多失效模式扭力轴灵敏度分析

机械构件的不同的失效模式之间具有一定的相关性,而且随机载荷作用次数对机械构件的可靠性有一定程度的影响。因此对机械构件进行可靠性灵敏度分析时,需要充分考虑其不同失效模式和载荷作用次数的影响。通过运用顺序统计量理论考虑载荷多次作用以及多种失效模式条件下机械构件可靠性及可靠性灵敏度的变化规律,运用随机摄动理论和四阶矩技术,建立一种考虑载荷作用次数的多失效模式机械构件可靠性灵敏度分析数值方法的应力强度干涉模型。在随机变量前四阶矩已知的情况下,结合灵敏度分析的梯度算法,推导出关于随机变量均值和方差的灵敏度计算公式。以某履带车辆底盘扭力轴为例进行计算,得到其可靠度随载荷作用次数、随机变量均值和方差而改变的可靠性灵敏度变化曲线,为扭力轴的可靠性优化提供一定的理论依据。研究成果可以推广到相关机械可靠性灵敏度设计和结构优化领域,具有非常重要的实用意义。     

基于图像信息的多特征空间坦克姿态估计

坦克作为地面战场的主要目标,分析其姿态至关重要。根据坦克姿态估计的需要,在可见光条件下采集了坦克车体纵轴与瞄准镜光轴不同夹角的图像作为训练集。利用主成分分析法选取了目标的主要特征向量,每个训练子集用3个特征向量表示,利用少量的特征向量建立目标的8个特征空间,降低了空间的维数。设计判别准则将待识别目标向量与重构向量之间的余弦值进行比较,即确定目标所在的空间位置,完成了目标姿态的识别。实验结果表明,利用建立目标多特征空间的方法识别目标空间位置是有效的。     

多尺度方法在强非线性系统中应用的一个注释

多尺度法在求解非线性系统时,目前所得到的结果多集中在弱非线性系统上。论文对多尺度法进行了改进。对强非线性杜芬系统进行了变换,得到了强非线性杜芬系统存在3个解的结论,其中大的和小的是稳定的,中间的是不稳定的,物理上实现哪个稳定运动取决于初始条件。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

一种新的CLEFIA多字节差分故障分析方法

阐述了CLEFIA分组密码算法及故障分析原理,根据在CLEFIA密码第r轮与第（r-2）轮注入多字节故障,提出了一种新改进的针对CLEFIA的多字节故障模型及分析方法,并通过软件仿真实验进行了验证。结果表明,CLEFIA算法的Feistel结构和差分S盒特性使其易遭受多字节故障攻击,而改进算法使得密钥的恢复效率大大提高。     

基于TMS320C6416芯片的多板卡声纳信号协同处理技术

针对单DSP系统不能满足多路声纳信号实时处理的要求,提出了基于TMS320C6416芯片的多板卡声纳信号协同处理技术,介绍了协同处理中DSP之间以及DSP与主控计算机之间的数据传输方法和软件实现流程,该技术可通过增加信号处理板卡扩展系统的处理能力,具有较好的灵活性。实验结果验证了系统协同处理的正确性。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

多空域窗射击技术研究

未来空域窗射击体制相对集火射击体制,提高了对机动目标的拦截概率,能够对付有限机动目标,然而依然难以对付具有高度机动能力的目标,尤其是有人驾驶飞机,如果在射弹飞行时间内进行拐弯、爬升、俯冲等强机动.为了进一步提高对目标的拦截概率,提出了多空域窗射击体制,即在传统火控系统中增加目标实时态势估计模块,实时预测目标在射弹飞行时间内的可能机动模型,并根据预测结果进行多个未来空域窗射击.