测速雷达使用新方法研究

通过舰炮武器系统测速雷达作战使用分析，提出初速预测新模型、修正量新模型等测速雷达使用新方法。分别对使用新方法前后效能进行比较仿真，仿真证明，本方法极大地提高了舰炮武器系统对海作战时首群命中效能。所提出的方法对于提高舰炮武器作战效能具有理论和实际意义。     

新技术在柴油机上的应用分析

结合最新型ＭＴＵ／ＤＤＣ２０００型、４０００型等系列柴油机，归纳论述了在柴油机上应用的新技术，并分析了这些新技术对改进柴油机综合性能的作用．     

监测位移趋势分析确定滑坡稳定状态研究

针对滑坡预报缺少公认的临界速率,同时由于普遍存在的位移突变现象,易于造成大量误报的问题,提出了基于监测位移趋势分析的滑坡预报新思路。通过分析某工程滑坡的位移监测数据,得出了选取关键断面、观测预报点的一般规律。采用FLAC3D计算考虑流变状况下,不同安全系数所对应的滑坡位移趋势曲线,通过对比分析相应关键点监测位移趋势曲线,定量、全过程判定滑坡所处的稳定状态,为工程项目提供决策参考,避免了滑坡进一步发展,验证了滑坡观测预报点选择规律和对比监测、计算位移趋势曲线进行滑坡预报的可行性。     

考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测

针对广泛存在的非线性退化设备,现有方法尚未考虑随机失效阈值对剩余寿命预测结果的影响。因此,通过对设备性能退化过程进行分析,提出了一种综合考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测方法。基于Wiener过程构建了考虑个体差异与测量误差的非线性退化模型;基于卡尔曼滤波算法建立状态空间模型以实现对退化状态的在线更新;基于极大似然法估计失效阈值分布系数估计方法,得到随机失效阈值的概率分布;基于随机失效阈值推导出剩余寿命的概率分布,实现对剩余寿命的在线预测。算例研究表明,所提方法可以有效地提升剩余寿命预测的准确性,具备一定工程应用价值。     

乱序超标量处理器核的性能分析与优化

随着处理器微体系结构日益复杂,性能分析在处理器研制过程中的作用越来越重要。常用的性能分析方法是建立性能模型,该方法主要用于研制初期的设计空间探索,如果用于微体系结构级的分析和优化,速度和精度都会成为限制因素。因此,提出一种基于计数器的性能分析方法,该方法以项目组已经完成的一款处理器核的硬件实现代码为基础,在处理器核外部添加一个专用性能监测单元,收集微体系结构分析和优化需要的各种事件,并通过结果分析器对统计的事件进行分析,得到微体系结构实现的性能受限因素。采用此方法,在现场可编程门阵列原型系统上对SPEC CPU2000测试程序运行时的性能受限因素进行分析,并根据分析结果采取相应的优化措施,优化后的处理器核性能得到了明显提升。     

基于内外子区域划分的高阶精度CFD程序异构并行算法

对计算流体力学(CFD)程序CNS提出一种Offload模式下基于内外子区域划分的异构并行算法，结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格库塔方法的特点，引入ghost网格点区域，设计了一种ghost区域收缩计算策略，显著降低了异构计算资源之间的数据传输开销，负载均衡时CPU端的计算与MPI通信完全和加速器端的计算重叠，提高了异构协同并行性。推导了保证计算正确性的ghost区域的参数，分析了负载均衡的条件。在“CPU(Intel Haswell Xeon E5-2670 12 cores ×2)＋加速器(Xeon Phi 7120A ×2)”的服务器上测得该算法较直接将任务子块整体迁至加速器端计算的异构算法性能平均提升5.9倍，较MPI/OpenMP两级并行算法使用24个纯CPU核的性能，该算法使用单加速器时加速1.27倍，使用双加速器加速1.45倍。讨论和分析了性能瓶颈与存在的问题。     

大空间建筑消防设计探讨

大空间建筑消防设计过程中，需要根据不同的外界条件以及消防系统特点来选择灭火系统。结合部分工程设计，分析对比了不同类型消防灭火设施的特点，并总结了其性能化设计中消火栓系统、自动喷水灭火系统、消防水炮系统应注意的问题，同时简要说明了消防用水量的计算方法。     

控制性能评价与监控理论的研究进展

自Harris(1989)提出最小方差控制基准以来,控制性能评价与监控技术受到了极大的关注,并取得了大量的成果.学者们在最小方差基准的基础上提出了广义最小方差基准、用户定义基准、基于模型的基准等多种评价方法,并由最初的单输入单输出系统推广到了多输入多输出系统、时变系统等.仔细回顾了控制性能评价与监控理论的发展历程,并指出该领域面临的主要问题以及未来的发展方向.     

基于炮口雷达的初速综合预测技术

初速对火炮的"首发命中"影响较大.因而,预估初速的各种方法纷纷出台.从发射药、火炮两个不同角度分别测算初速偏差是以往的主要方法.初速综合预测技术首次以炮口测速雷达的测量数据为基础预测初速,预测效果和使用等问题被普遍关注.本着应用原则,从工程实现中的焦点问题出发,提供了在现有指挥平台上应用的方法.     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数，需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣，虽然精度很高但需要大量的计算资源，无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测，以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明，该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量，为5G动态网络规划提供基础性参考数据。