有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素，制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题，考虑站点维修能力对备件维修过程的影响，结合METRIC建模方法和动态排队理论，建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上，以保障费用为优化目标，装备可用度为约束条件，建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值，分析了各项资源的边际效益值，采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明，评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度；保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

核动力装置一回路辅助系统失水事故的仿真研究

运用一种操作简便、计算速度快的工具软件对某核动力装置一回路辅助系统典型位置的失水事故进行了仿真.通过分析仿真结果得出不同位置的破口引起不同后果的事故,其中有些事故可以忽略,有些事故则相当严重.     

逆变器驱动电机系统EMC模型建立及直流侧传导干扰研究

针对逆变器驱动电机系统建立了EMC(电磁兼容)模型,其中改进了三相异步电机的EMC模型,通过构建实验系统,对系统的直流侧传导干扰进行了测量,并采用Simulink工具对系统进行了时域传导干扰分析,仿真结果与实验吻合,结果显示主要传导干扰出现在逆变器载频的整数倍附近,在0～150kHz频段中随频率增加,传导干扰增大,其中共模传导干扰占主要成分.     

对我军新型武器装备保障机制建设的几点思考

分析了我军新型武器装备保障机制建设面临的形势和存在的问题，提出了加强我军新型武器装备保障机制建设的对策和措施。建议从健全保障系统整体规划机制、完善保障资源配套机制和形成装备保障人才先行机制等方面加强建设，从而提高武器装备保障能力。     

分形理论在装备保障组织设计中的应用研究

基于分形理论，提出了一种适应敏捷化要求的分形装备保障系统组织模型，能够通过快速的重构以响应战场环境的变化。阐明了其层次性、自相似、自组织和自优化的组织结构特点，分析了其运行模式。     

基于多栅格的基建营房保障信息耦合研究

合理利用军地资源实施一体化保障是现代战争或非战争军事行动基建营房保障的重要内容，然而，包含大量此类信息的商用网络、行业网络和平时基建营房业务管理网络的信息如何能被有效利用却是一个令人头疼的问题。依托军事信息栅格和地方多个行业信息网络，研究、设计缓冲数据库和数据订制服务软件，安全可靠地将分布在多个信息栅格中的基建营房保障所需信息耦合到军事后勤信息网络中，为快速、科学制定基建营房保障计划和实施战时基建营房一体化保障提供强有力的信息支持。     

不同电流波形下永磁推进电机电磁转矩的时步有限元计算

以12相永磁推进实验样机为研究对象,介绍了其结构特点及运行控制模式,建立了该电机的时步有限元仿真系统.采用有限元法对正弦波、方波、梯形泼电流波形下的永磁推进电机电磁转矩进行了数值计算,给出了不同电流下的功角特性曲线.研究结果表明,对于电枢反应较强的12相永磁推进电机,在通常功角范围内通入正弦波电流可产生较大电磁转矩.     

基于ADC方法的通信装备保障效能评估

针对通信装备保障系统能力的评估问题,基于对经典评估算法的分析和对通信装备保障能力组成要素的研究,采用效能评估中经典并且目前常用的ADC方法,对通信装备保障系统能力进行效能评估建模与分析,确定了通信装备保障系统主要的能力指标以及影响因素,为通信装备保障系统及其组成装备的效能评估研究奠定基础、提供参考。通过对通信装备保障能力评估的研究,可以揭示构成通信装备保障能力诸要素间的本质联系,明确通信装备保障水平,提高通信装备保障能力。     

大容量储能发电机并联运行励磁控制算法

大容量储能发电机作为脉冲电源，整流后通过逆变器向大功率脉冲负载供电。采用储能发电机直流侧并联方式工作，可以有效提高系统带载能力与可靠性。当并联运行的储能发电机转速不同时，根据转速合理分配电机释放功率可以有效提高系统工作效能，因此需要设计一种具有功率调节功能的励磁控制算法。在电压、电流双闭环控制的基础上，引入功率前馈控制，推导并求解了前馈功率与励磁电流关系以及控制参数，并根据电机初始转速设计了功率分配算法。仿真试验结果表明，功率前馈控制在励磁控制过程中起主导作用，有效分配储能电机释放功率大小，提高了励磁电流响应速度，抑制了负载功率扰动对励磁控制系统的影响。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。