某型武装直升机武器系统故障诊断研究

战时快速准确地查找故障部件和制定排故方案是实施战场抢修的前提和基础。目前武装直升机武器系统结构组成日趋复杂,功能模块高度集成,仅凭人工经验进行维护难度较大。为了提高故障诊断效率,采用故障树分析与专家经验相结合的方法,建立了某型武装直升机武器系统故障模型,设计了一种快速故障诊断与辅助决策系统,有效减少了维修保障人员故障排除时间,提升了故障处置效率与准确度,具有重要的实际应用价值。     

基于Bow-tie模型的发动机空中停车事故分析与预防

发动机空中停车是航空事故主要致因之一。首先,通过数据梳理和分析,构建发动机空中停车故障树,结合重要度分析理论,求解各基本事件的重要度,得到造成发动机空中停车事件的最薄弱环节——供油系统故障。基于Bow-tie理论,构建发动机供油系统Bow-tie模型,直观地显示了该故障产生的根本原因和可能导致的后果,进而提出了预防该故障发生的对策建议,达到降低发动机空中停车事故概率的目的。     

火控系统BIT设计与实现

采用层级BIT设计架构,建立了系统级和模块级BIT系统设计模型。设计了PBIT、CBIT、IBIT测试项探测函数、恢复函数等节点属性的统一数据结构。引入故障树理论设计了PBIT、CBIT、IBIT通用自动遍历故障树测试算法,可以实现多种火控系统的"自下而上"的节点测试和"自上而下"的故障诊断。在某火控系统预研项目的应用表明,本BIT系统的设计方案合理可行,易于维护,可显著提高通用火控系统的测试性和可靠性。     

关于军事法学的若干问题研究

军事法学是一门起步较晚的年轻学科,正确界定军事法学的学科属性和分类,科学构建军事法学的研究方法,对于深入研究军事法学和确立军事法学自身的基本原理框架体系具有重大的理论价值。     

一种新的对违法青少年的心理训练项目的分类模式

在美国,对违法青少年的心理训练项目(即心理治疗矫正,这里用心理训练的新概念代替心理治疗矫正更符合现代心理学的道德、尊重、人性的原则)与其违法青少年的类型和特点是紧密联系、不可截然分开的。美国对违法青少年的心理训练项目的分类方法主要有:心理评价分类法、I-level分类制度和行为分类体系等。     

飞机系统安全性指标的Petri Net分配方法

为解决动态故障树抽象而不利于交流的问题,利用Petri Net直观、易用且适用范围广的优点,提出基于Petri Net的飞机系统安全性指标分配方法。通过整理安全性指标及其相关的可靠性指标,选取失效率作为安全性指标,对比动态故障树及Petri Net建模方法,选取后者建立静态逻辑变迁和动态逻辑变迁的Petri Net指标分配模型。在此基础上,提出考虑严酷等级的系统安全性指标分配方法,经过算例分析,构建Petri Net层次系统故障模型进行指标分配。结果表明,分配值均在相应安全性指标内,该方法能够克服动态故障树法不直观、等分配法分配过于粗糙等缺陷,为飞机安全性设计与评估提供参考。     

基于树分解/合并策略的QoS多播路由方法

针对多约束QoS多播路由的NP-Complete特性,提出一种可控的多播树分解与合并策略,使多播树的生成在兼顾低费用的同时具有多样性,有效克服多播路由优化的局部极值问题。基于该策略设计蚁群算法,分解蚂蚁种群为与多播目标点相对应的蚂蚁子群,引入基于“死点”惩罚和多播树奖惩的信息素更新机制,提高了算法的收敛速度。仿真实验表明,该方法能有效地解决QoS多播路由问题,且随着网络规模的增大保持了良好的性能。     

舰船拖带安全评估的故障树方法

提出了一种从故障树分析的角度进行舰船拖带安全评估的方法。采用专家评估和模糊集理论相结合的原理得到故障树中基本事件发生的模糊概率,然后进行故障树定性和定量分析。该方法能合理和有效地预测作业系统的安全性及其薄弱环节。以断缆事件分析为例,对该安全评估方法做了概要阐述。     

液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。