物理化学方法在线清洗船舶柴油机涡轮增压器

针对船舶柴油机涡轮增压器积碳严重、维修保养困难的问题,提出了新研涡轮增压器清洗装置和清洗剂,综合运用物理化学方法对涡轮增压器进行在线清洗的新技术。台架试验表明:运用该技术可有效清除涡轮增压器压气机、废气涡轮内部的积碳;清洗后曲轴箱和齿轮箱内的真空度大幅降低,涡轮增压器性能恢复,内燃机功率提高;配套专用清洗剂对接触部位材料无腐蚀,适应性好,安全可靠;清洗过程中柴油机运转平稳、正常。     

简谐外磁场环境下J-C模型的热力学纠缠

以简谐外磁场环境下的J-C模型为研究对象,从系统的哈密顿矩阵出发,通过计算模拟得出热力学纠缠度解析表达式。计算结果表明,对应于不同的外磁场强度,系统热力学纠缠度呈周期性余弦变化,但随环境温度升高快速衰减;在相同环境温度下,系统热力学纠缠度关于磁场强度左右不对称变化。     

水顶油顺序输送油水混合模型研究

顺序输送是利用一条管道输送多种油品,因其可最大限度发挥管道输送潜能而被广泛应用。按照前后行液体不同可分为水顶油、油顶水和不同油品间顺序输送等,其中水顶油顺序输送主要用于管道撤收前的排空作业。对水顶油顺序输送油水混合过程进行了分析,建立了油水混合模型,利用CFD对其进行数值求解,并将仿真结果与前期理论分析进行了对比,两者吻合较好。所得结论可为机动管线水顶油排空作业提供科学指导。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

高超声速飞行器新息滤波交互式多模型跟踪算法

研究临近空间高超声速飞行器在运动特点,针对强杂波环境下高速、高机动目标跟踪问题,提出用新息滤波减小观测噪声以修正模型概率更新过程的算法。Monte-Carlo仿真结果表明:该算法可以有效减小量测噪声对系统滤波的影响,提高滤波精度,在临近空间强杂波环境下具有较好的跟踪精度,具有一定工程实用价值。     

面向任务的有人机/无人机协同对地攻击概率模型

有人机/无人机协同对地攻击是未来空对地打击的主要作战样式,如何评估其协同作战的效能是军地双方共同面对的重要课题。首先根据完成对地攻击任务的4个环节建立了对地攻击的总概率模型;然后基于桥联模型建立了各个环节的概率模型;最后给出了一架有人机协同两架无人机对地攻击的算例,并对模型反算、协同与非协同对比以及多波次攻击等问题进行了讨论和分析,验证了模型良好可用性和广泛适用性。     

面向应急管理计算实验的模型构建和模型管理

基于人工社会的计算实验使应急管理的定量分析与研究成为可能。然而,应急管理模型涉及多个学科与领域,具有多层次、非线性和多粒度等特点,需要一套规范的流程来指导人工社会的模型建立和模型管理。论文梳理了面向应急管理的模型体系,提出了基于领域特定建模的人工社会建模方法,解决了多领域建模问题;研究了模型的形式化描述与编码问题,并实现了模型的有效管理;结合"甲型H1N1"病程模型,详细论述了模型的构建方法与管理问题,为面向应急管理的计算实验提供一体化的模型服务。     

指挥控制系统中仿真决策系统的嵌入研究

将仿真决策系统嵌入到指挥控制系统中,利用仿真决策支持正在进行的军事行动正成为未来指挥控制系统发展的重要探索方向。研究了嵌入式仿真决策系统的组成,包括人机接口分系统、在线仿真分系统和控制管理分系统等;研究了嵌入式仿真决策系统的功能,包括计划与方案生成、作战态势读取、辅助指挥决策生成、战场态势预判、行动结果管理与未来态势生成控制等;研究了嵌入的关键技术途径,包括嵌入样式、在线仿真决策技术、定性与定量相结合的在线评估、面向服务的组件化设计等。研究成果对探索和建立我国未来新一代指挥控制系统具有重要、积极的现实和军事意义。     

基于遗传神经网络算法后勤指挥决策能力预测

分析了后勤指挥的主要影响因素,运用信息论中的信息压缩原理,建立和优化了后勤机关指挥决策能力预测指标体系。建立了遗传算法优化的BP神经网络后勤机关指挥能力预测模型,消除了BP神经网络存在的初始权值和阈值难以确定的局限性。给出了预测实例,证明了该算法的合理性和有效性。     

舰载机机翼模型的快速建模技术

舰载机机翼结构的优化设计过程中需要建立大量的复杂仿真模型,传统仿真软件不能解决其快速建模问题。基于航空领域中广泛使用的CATIA设计平台,提出了一种针对某型号舰载机机翼模型的快速建模方法。通过对模型种类划分、建模基准及建模标准化流程的封装,建立了机翼中各类组成零件三维模型的快速设计模板,实现了快速自动建模。结果表明,机翼骨架快速建模系统能够建立优质高效的三维模型,为整机的分析及系统的仿真提供了有力的保障。