集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

空气动力和直接侧向力复合控制的拦截弹飞行力学及稳定回路模型

以大气层低层拦截导弹为研究对象,建立了飞行力学模型,进行了空气动力与力矩燃气动力的复合控制回路分析设计,进行了实例计算与仿真。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

干涉仪解模糊技术研究

解模糊技术一直为干涉仪相位差测角系统工程实现所关注,为了对其有较为全面的认识,先后讨论了基于长短基线、高低频率、单脉冲测角、测距、旋转基线和调频等6种方法的解模糊技术,从工程实现性、系统复杂程度等方面进行了比较了各自特点.给出的解模糊算法的6个步骤对讨论的解模糊技术具有通用性.     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

双频带圆极化紧凑型微带贴片阵列天线设计

利用旋转馈电方法设计双频带圆极化的微带贴片阵列天线。该阵列包括四个金属微带贴片单元与一个金属微带矩形环。每个贴片单元为侧边单点馈电的切角矩形,且关于中心旋转对称。矩形环被放置在阵列中心,与四个贴片单元通过四条微带线相连。该中心矩形环既充当了馈电网络,为阵列提供了产生圆极化波所需的递增相位,又参与了辐射,提高了阵列天线的辐射性能。由于采用了矩形环馈电贴片单元的方式,该阵列只需单层介质板,具有结构紧凑的优点,而且在两个频段内实现了圆极化辐射。经加工、制作并进行测试,该阵列的-10 d B阻抗带宽分别为5.17 GHz~5.59 GHz和5.99 GHz~6.27 GHz,3 d B轴比带宽分别为5.19 GHz~5.49 GHz和6.1 GHz~6.18 GHz。     

小子样多失效模式系统可靠性竞争模型

为解决小子样多失效模式系统可靠性模型参数的估计问题,首先应用支持向量积建立小子样条件下各故障模式的规律模型,其次利用模型将各故障模式的故障数据由小子样扩充成大样本,再次采用常规的参数估算方法估算各故障模式的分布参数,最后建立多失效模式系统的可靠性竞争模型。利用所提方法,建立了小子样条件下具有两种失效模式的柴油机汽缸套可靠性竞争模型,计算结果与大样本条件下的故障预测数据吻合度较高,说明了方法的有效性。     

支持向量机在柴油机技术状况评估中的应用

介绍了现有的柴油机技术状况评估方法，分析了这些方法的局限性和支持向量机在处理小样本、非线性、高维数等方面的优势。提出了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型。确定了能够表征柴油机技术状况变化的特征，并通过实车试验提取这些特征；构建了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型，并对部分试验车辆柴油机进行了评估。结果证明：支持向量机在装甲车辆柴油机技术状况评估中的应用是可行的。     

GSVM:一种支持Gather/Scatter的向量存储器

宽单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data, SIMD)架构数字信号处理器一般都能高效支持地址连续或等距跨步等规则应用的向量访存,但对于科学与工程计算中广泛存在的不规则应用的数据访存则带宽利用率往往较低,从而大幅降低了其整体运算能效。为了提高不规则应用的向量访存性能,基于某SIMD数字信号处理器的体系结构,设计了一种支持Gather/Scatter访存的向量存储器GSVM。通过设计与SIMD宽度相匹配的向量地址计算单元和合适深度的冲突缓冲器阵列,实现了Gather/Scatter指令向量地址计算、仲裁与缓存的全流水访存操作。实验结果表明,相比以前不支持Gather/Scatter访存的存储器,GSVM在增加22%的硬件代价基础上,基于稀疏矩阵向量乘的测试程序集获得了2～8的性能加速比。