基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。     

含诱导缺陷复合材料T型接头的弯曲失效实验

通过实验研究含不同诱导缺陷的复合材料T型接头的弯曲力学性能和失效过程,采用引入脱黏缺陷和三角区填充率缺陷来诱导T型接头的不同失效模式。结果表明不同失效模式下T型接头所表现出来的弯曲力学性能差异极大,完好的T型接头所能承受的载荷为288.5N,界面脱黏会削弱其30%的承载能力,而三角区填充率的减少会导致裂纹在填充区内部引发和扩展,导致T型接头的弯曲力学性能大幅降低。     

基于串联谐振变换器的感应式电能传输系统研究

摘要：为提高装甲车辆蓄电池充电装置的环境适应性和安全性,解决传导式电能传输不适合旋转部件的难题,提出一种基于串联谐振式变换器的感应式电能传输系统．该系统是采用旋转式耦合器,以耦合器的漏感为谐振电感,应用全桥式串联谐振功率变换器的电能传输系统．利用所设计的感应式电能传输试验装置,进行了不同气隙条件下的功率传输和初、次级电流对比试验,试验结果表明：随着耦合器气隙增大,电能传输效率呈现斜率渐缓式减小趋势,励磁电感减小,励磁电流变大,耦合器的铁损增加,系统的功率因数降低．     

加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策

针对防空导弹型号论证决策问题,讨论了影响型号论证的主要因素,建立了基于加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策模型,实现了对新研制型号方案的综合评价和分析.在此基础上,通过实例验证了方法的实用性与有效性.论文的研究成果为防空导弹型号论证提供了辅助决策方法和智力支持.     

混凝土高温力学性能及数学模型研究评述

分析了高温作用下混凝土内部发生的物理化学变化及其对混凝土力学性能产生的影响.通过对国内外部分混凝土高温力学性能试验成果总结分析,得到了混凝土高温作用后抗压强度、抗拉强度及弹性模量等力学性能的劣化规律.在对混凝土高温数学模型进行总结归纳的基础上,深入探讨了不同模型的特点以及存在的不足,为进一步研究混凝土结构的高温力学性能...     

基于群决策和QFD的型号装备作战需求论证方法

通过研究定性问题的定量化处理方法和2类关键模型,提出了基于群决策和QFD的型号装备作战需求论证方法,阐述了方法的基本流程,构建了方法应用的数学模型,在一定程度上解决了需求论证中＂定量方法不足,需求论证不清＂的难题,为型号装备立项综合论证提供了方法支撑。     

验前信息在武器装备试验中的应用研究

针对武器装备定型试验时如何把验前积累大量的先验信息科学合理利用,根据武器装备不同种类的验前信息,确定其分布类型并采用参数和非参数检验方法进行相容性检验,使经过预处理的验前信息能够为试验所用,并通过实例验证了该方法的科学可行性。该方法对验前信息在武器装备试验及结果评定中的应用具有一定意义。     

节点实时性能自适应的集群资源分配算法

由于配置和所运行作业的不同,集群各节点的实时性能差异较大。为提高集群性能,提出节点实时性能自适应的集群资源分配算法 (node real-time performance adaptive cluster resource scheduling algorithm,NPARSA)。节点实时性能用其配置(CPU核数及速度、内存容量、磁盘容量)和实时状态参数(CPU、内存和磁盘的剩余数量及磁盘读写速度)表示。NPARSA根据作业类型自主选择节点性能评价指标的权值,实现节点实时性能对于作业类型的自适应。实时性能最优的节点分配给作业。虚拟机实验和物理集群实验表明,与Spark默认资源分配算法、没有考虑作业类型与节点匹配的算法、使用作业和节点匹配差异程度作为资源分配依据的算法相比,NPARSA能更有效地缩短作业执行时间、提高集群性能。     

雷达PPI光栅扫描显示系统设计与实现

介绍一种基于微机的雷达PPI光栅扫描显示系统的设计与实现。研究了坐标快速转换、数据实时采集等关键技术,提出了优化查表法坐标转换方法以及回波数据的实时采集方案,很好满足了PPI光栅扫描显示系统中高速率、低存储量以及实时性的要求。研究成果已成功应用于某型号雷达PPI显示系统中。     

Analysis of decentralized multi‐product pull systems with lost sales

We study a pull‐type, flexible, multi‐product, and multi‐stage production/inventory system with decentralized two‐card kanban control policies. Each stage involves a processor and two buffers with finite target levels. Production stages, arranged in series, can process several product types one at a time. Transportation of semi‐finished parts from one stage to another is performed in fixed lot sizes. The exact analysis is mathematically intractable even for smaller systems. We present a robust approximation algorithm to model two‐card kanban systems with batch transfers under arbitrary complexity. The algorithm uses phase‐type modeling to find effective processing times and busy period analysis to identify delays among product types in resource contention. Our algorithm reduces the effort required for estimating performance measures by a considerable margin and resolves the state–space explosion problem of analytical approaches. Using this analytical tool, we present new findings for a better understanding of some tactical and operational issues. We show that flow of material in small procurement sizes smoothes flow of information within the system, but also necessitates more frequent shipments between stages, raising the risk of late delivery. Balancing the risk of information delays vis‐à‐vis shipment delays is critical for the success of two‐card kanban systems. Although product variety causes time wasted in setup operations, it also facilitates relatively short production cycles enabling processors to switch from one product type to another more rapidly. The latter point is crucial especially in high‐demand environments. Increasing production line size prevents quick response to customer demand, but it may improve system performance if the vendor lead‐time is long or subject to high variation. Finally, variability in transportation and processing times causes the most damage if it arises at stages closer to the customer. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007