基于反射内存网的多飞行模拟器时间同步

飞行模拟器是一个复杂的分布式实时仿真系统,而多个飞行模拟器的联网则要求高精度的同步、更高的实时性.首先对单台飞行模拟器的网络结构、同步机制进行了描述,然后介绍了反射内存网的工作原理,并利用反射内存网作为同步信号的传输链路,对多飞行模拟器组网的同步进行了研究,同时对反射内存网和以太网结构并存的特点进行了分析.     

多约束条件下互联网骨干网路由器级拓扑生成方法

互联网骨干网是网络流量的中枢传输系统,其路由器级拓扑结构对于网络抗毁性分析具有重要意义。由于难以获取互联网骨干网路由器级的真实拓扑,通过分析骨干网的形成因素,将地理位置、节点间联系强度、基础设施费用、鲁棒性等因素结合起来,提出一种多约束条件下的互联网骨干网路由器级拓扑生成方法。该方法既可以构造难以公开获取网络测量数据的骨干网,也可以用来生成某一骨干网的多种替身拓扑集。通过现实中的互联网骨干网作为实例,验证了方法的有效性。     

组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性.     

基于小波神经网络的承制单位信用风险评价

根据武器装备采购中对承制单位信用风险评价特点和实际情况,确定承制单位信用风险评价指标体系,根据小波神经网络原理,构建了承制单位信用风险评价模型,并以实例进行分析。小波神经网络能够简便快捷对信用风险进行评价,并能排除主观因素的干扰,在信用风险评价中具有较好应用前景。     

基于SOA的网络化维修保障信息系统体系结构研究

随着信息技术的迅猛发展,网络化维修模式将会成为未来武器装备维修模式变革的潮流,而面向服务的体系架构即SOA(Service-Oriented Architecture),可以有效地解决传统的维修信息系统中所面临的"信息孤岛"和"功能孤岛"的问题,是实现网络化维修保障的重要基础之一。分析介绍面向服务架构SOA的概念、体系架构、技术实现,并结合网络化维修保障的具体需求,提出了一个基于SOA的网络化维修保障体系框架。     

基于过程建模的复杂装备虚拟维修训练仿真

针对复杂装备维修训练的特点，结合Petri网技术研究了维修作业过程的描述方法，建立了维修作业过程描述模型，可以清晰表达各维修作业间的逻辑关系、约束条件和维修保障资源的配置，引入时间概念也便于某些维修性分析工作的开展；基于此过程描述模型设计并开发了某型装备的虚拟维修训练系统，通过仿真实例，说明该系统可以有效地解决装备维修训练中存在的问题，具有一定的实用价值。     

基于规则预置的应急事件指挥控制建模研究

为提高应急事件仿真过程中指挥控制模型的智能化程度和仿真结果的可信度,分析了应急事件指挥实体的指挥控制过程和指挥实体阃的信息交互关系,建立了基于预置规则的指挥控制模型,提出了驱动指挥控制模型运转的、表达应急事件指挥专业化知识的产生式指挥控制规则表达方式,重点研究了指挥控制规则的分类、定义和设计方法,并对该方法在仿真系统中的应用进行了分析,取得了比较理想的模拟效果.     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

A bivariate optimal replacement policy for a cold standby repairable system with repair priority

In this article, an optimal replacement policy for a cold standby repairable system consisting of two dissimilar components with repair priority is studied. Assume that both Components 1 and 2, after repair, are not as good as new, and the main component (Component 1) has repair priority. Both the sequence of working times and that of the components'repair times are generated by geometric processes. We consider a bivariate replacement policy (T,N) in which the system is replaced when either cumulative working time of Component 1 reaches T, or the number of failures of Component 1 reaches N, whichever occurs first. The problem is to determine the optimal replacement policy (T,N)* such that the long run average loss per unit time (or simply the average loss rate) of the system is minimized. An explicit expression of this rate is derived, and then optimal policy (T,N)* can be numerically determined through a two‐dimensional‐search procedure. A numerical example is given to illustrate the model's applicability and procedure, and to illustrate some properties of the optimal solution. We also show that if replacements are made solely on the basis of the number of failures N, or solely on the basis of the cumulative working time T, the former class of policies performs better than the latter, albeit only under some mild conditions. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

随动系统模拟电路模块化故障诊断研究

针对人工神经网络在对装备电路进行故障诊断时出现的网络结构庞大，而影响网络诊断速度的问题，提出了模块化诊断思想。首先根据电路的功能特点以及系统电路分割的原则，将装备电路分割成具有独立功能的模块及子模块，然后建立起混联、串联2种模型，分别对其提出逻辑思想、模糊信息融合的诊断方法，从而将电路故障快速、有效地定位在模块级别，如需进一步诊断元器件故障，只需对故障子模块建立规模较小的诊断网络，从而有效避免诊断大规模电路时诊断网络结构庞大的问题。