装备寿命周期备件供应网络优化方法

针对现有备件供应优化方法未从寿命周期角度考虑备件供应优化问题,将寿命周期不同阶段的备件需求特征融入备件供应网络设计中,实施动态需求特征下的寿命周期整体优化。深入分析寿命周期不同阶段的备件需求特征;建立备件供应响应时间转移方程,在此基础上,构建使寿命周期备件保障效益最大的多目标混合整数规划模型。通过仿真案例证明了多种备件保障模式的组合能够显著提高寿命周期保障效益,寿命周期整体优化可以实施更高效的备件供应。     

柔性神经网络滑模主动控制技术

针对复杂激励条件下的振动控制,对Jiles-atherton模型的磁致伸缩作动器在双层隔振系统中的主动控制进行了研究。以传统滑模控制为基础,提出一种柔性神经网络滑模控制算法。用正则化方法设计控制器的切换矩阵,建立神经网络权值和柔性映射参数更新学习公式,并将该控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制中。通过单频、多频及随机信号激励进行仿真研究,结果表明:柔性神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒性,具有较好的控制效果。     

分布式网络环境下雷达网的网络性能分析

在分布式网络环境下,对雷达网的性能评估是雷达网对抗论证和战术研究的重要组成部分。从复杂网络理论的角度研究了此系统的组成、特性,提出了它的网络结构及性能层次模型,以全新的角度去解决系统的评估问题。对网络结构模型的信息传输能力进行了仿真试验。仿真结果表明,网络模型能够正确指导系统的结构组建及性能评估。根据网络性能层次模型,应用最优指标法,实现了该系统网络综合性能的量化评估。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

边检机关与航空公司联网模式之构想

从边防检查机关与航空公司在出入境边防检查工作中的关系着眼，提出了在边防检查机关与航空公司之间联网对旅客资料信息进行预录预检的构想，论述了在此关系框架下实现联网的必要性与可行性，以及联网工作的具体实施和实现联网后所应注意的问题。     

基于CMAC的模糊神经网络方法

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题，提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息，建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列，获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略，实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象，仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度，而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式，可以快速准确地检测和分离传感器故障，辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

线性唯象传热规律下热机内可逆热经济学研究

对符合线性唯象传热规律(q∝Δ(T-1))的热机内可逆热经济学做了进一步研究,导出了在给定条件下Novikov热机的最优利润解析式,并得到了最优利润和相应的效率同其它参数间的关系.     

当前应急救援体系短板探析

结合典型应急救援实战案例,明确当前影响应急救援体系效率的关键因素,通过对应急救援作战效能的分析,寻找应急救援体系的短板环节,并提出了以消防部队为核心枢纽提高应急救援能力的有效途径。     

复杂装备网络化智能维护架构研究

针对复杂装备所面临的智能维护问题，进行了复杂装备的网络化智能维护架构理论研究，以满足装备保障的需要。首先，建立了复杂装备网络化智能维护的架构模型；其次，探讨了各部分的功能和系统实现的关键技术，并对其进行了性能分析；最后，将其应用到某型自行火炮的网络化智能维护中。结果表明，建立的复杂装备网络化智能维护架构具有可行性、可靠性和可扩展性，是进行复杂装备智能维护的一种全新的途径。