基于果蝇算法优化LSTM的雷达波束扫描行为预测

在认知电子战体系下,更为智能的算法才能适应日益复杂的电磁空间。针对相控阵雷达的波束扫描行为预测问题,在正弦坐标系下将波束扫描位置数据抽象为网格数据,利用果蝇优化算法寻找最优的LSTM网络超参数,提出了一种基于果蝇算法优化LSTM的波束行为预测方法。仿真实验表明所提算法在果蝇算法调参的支撑下,相较NAR神经网络算法和普通的LSTM算法而言,预测精度和鲁棒性更强。     

网络化体系效能评估建模研究

传统基于还原论的效能评估方法无法有效处理网络化体系效能的整体性评价问题.提出了网络化体系效能评估建模的创新理念,建立了网络化体系“两级五层”效能评估建模框架,对各层次效能的建模及指标间的关联关系进行了阐释;在此基础上,以网络化作战体系对抗OODA指挥周期和OODA环鲁棒性评估为例,演示了体系各层次效能指标建模和指标间关联关系研究的具体方法和过程,从而为具体体系的效能评估研究和指标体系构建提供一定的指导.     

国防科技工业质量与可靠性信息共享机制研究与思考

信息共享机制的缺失已经成为质量与可靠性信息工作的瓶颈，严重制约了信息的分析与利用深度。根据质量与可靠性信息工作的新需求，应用现代质量管理理论及系统工程方法，阐述了国防科技工业质量与可靠性信息共享的内涵、目的、总体框架、实施框架与建设措施，为开展质量与可靠性信息共享研究与实践提供方法指导。     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

兵员周期变化对征兵的影响

兵员周期是客观存在、不断变化、有规律可循的.把握好兵员周期的动态特征、可预计特征、可延展特征、可塑性特征,对于做好征兵工作具有一定的理论指导和创新借鉴意义.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

基于ACE Streams框架的舰船综合电子仿真系统设计

软件构件具有良好的功能封装性及接口规范性,在增强软件的可移植性和提高复用率等方面意义重大。在舰船综合电子仿真系统开发过程中,通过引入ACE Streams框架的技术,有效地降低了软件各层次间的耦合度,增强了数据的传输处理能力,固化了该系统的通信机制。     

FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

不设横向加劲板箱形柱钢框架中节点有限元分析

为了更好地了解不设横向加劲板箱形柱钢框架中节点的实际受力状态和破坏特征，建立了该节点的ANSYS有限元模型，对钢框架梁、柱翼缘板的受力、变形等进行了有限元分析，研究了该节点的破坏现象，分析了钢梁翼缘与箱形柱翼缘板域的应力分布。最后，将3个试件的试验分析和有限元分析进行了比较，以期对此类节点的分析和研究提供参考。