基于步进加速寿命试验的制导弹药储存寿命评估

介绍步进应力加速寿命试验原理,通过对制导弹药自动导引头贮存状态和失效机理的分析,确定了加速寿命试验应力和应力水平．假设产品寿命服从威布尔分布,应用极大似然估计和Bayes的方法处理数据,建立制导弹药可靠储存寿命预测模型,并计算得到自动导引头在正常应力水平下的可靠储存寿命．     

总体局部均值分解法在坦克变速箱滚动轴承故障诊断中的应用

分析了局部均值分解的模态混叠问题,仿真验证了总体局部均值分解对模式混叠的抑制能力,并指出总体局部均值分解方法存在的不足,提出了在该方法中加入高斯白噪声的准则和进行后处理的改进方法.提出了基于改进的总体局部均值分解的滚动轴承故障诊断方法,并将该方法应用于某坦克变速箱滚动轴承滚动体点蚀故障诊断中,结果表明:该方法能成功地提取出轴承滚动体的故障特征频率.     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

超低能耗建筑的实践探索——以后勤工程学院绿色建筑示范楼为例

后勤工程学院绿色建筑示范楼是“超低能耗”理论的实践成果。通过理论研究和对当地气候以及建筑能耗的现状分析,综合采用自然通风采光技术、墙体自保温技术、建筑自遮阳设计等被动式节能技术,地源热泵应用、太阳能利用、楼宇智能控制等主动式节能技术,对示范楼进行了设计、建造。经过两年多的使用,各项节能数据的测定表明：示范楼节约能耗75．4％,实现了公共建筑超低能耗的节能要求。     

老旧小区综合改造施工现场消防安全解析

老旧小区改造工作将因住户不迁出居住场所及施工中出现的断水、断电、断气等改造过程,产生临时电气线路使用、液化石油气罐入户、生活用火等问题,具有现实火灾危险性.针对老旧小区改造工程施工现场消防安全隐患,从施工现场管理、规章制度落实、消防安全技术措施、消防产品质量监督、宣传培训等方面提出了消防安全管理对策.     

一种改进的多智能体碰撞避免行为

针对目前碰撞避免行为缺乏真实性和通用性的问题,本文提出一种改进的多智能体碰撞避免行为生成方法。通过引入角色参数和个性参数,使得智能体能够根据自身的属性调整避碰行为。改进的多智能体碰撞避免行为把碰撞避免行为与真实人的属性相联系,可以保持智能体前后运动的一致性和平滑性。因此,更符合真实人的碰撞避免行为特性,具有更强的"类人性"和通用性。仿真结果表明,加入了真实人属性的改进方法产生的避碰行为能有效地应用于具有多样化属性的虚拟人群行为仿真、多机器人系统和多智能体领域中。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

红外热像仪定性评判烟幕的遮蔽效果

结合实际测试结果,通过理论分析,并在试验数据的基础上,讨论了用红外热像仪定性评价烟幕的红外遮蔽效果的各种方法,分析了靶标温度、热像仪的屏幕显示以及操作观察等因素对其遮蔽效果的影响。     

一类安全性苛求软件非规则测试案例自动生成技术

目前,铁路车站计算机联锁软件测试平台包含自动测试和人工测试.人工测试案例是一些复杂的非规则的案例,这部分案例由于难以自动生成而至今没有纳入自动化测试.在对这部分案例进行分析基础上,通过一系列定义,用抽象的脚本语言对其进行描述,并给出脚本的案例还原算法,从而使其能够自动生成.     

Visual-attention gabor filter based online multi-armored target tracking

The multi-armored target tracking (MATT) plays a crucial role in coordinated tracking and strike. The occlusion and insertion among targets and target scale variation is the key problems in MATT. Most state-of-the-art multi-object tracking (MOT) works adopt the tracking-by-detection strategy, which rely on compute-intensive sliding window or anchoring scheme in detection module and neglect the target scale variation in tracking module. In this work, we proposed a more efficient and effective spatial-temporal attention scheme to track multi-armored target in the ground battlefield. By simulating the structure of the retina, a novel visual-attention Gabor filter branch is proposed to enhance detection. By introducing temporal information, some online learned target-specific Convolutional Neural Networks (CNNs) are adopted to address occlusion. More importantly, we built a MOT dataset for armored targets, called Armored Target Tracking dataset (ATTD), based on which several comparable experiments with state-of-the-art methods are conducted. Experimental results show that the proposed method achieves outstanding tracking performance and meets the actual application requirements.