基于Vague集的装备采购项目组织结构评价方法

在装备采购项目组织评价中引入Vague集理论，在列举现有项目组织结构类型的基础上，构建项目组织结构评价指标体系，建立各项目组织结构和理想组织结构的Vague集，计算各项目组织结构和理想组织结构的相似度量，完成对装备采购项目组织结构的评价，为装备采购项目组织设计奠定基础。     

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。     

多级圆柱齿轮减速器等强度优化方法研究

针对工程机械和通用后勤装备中的标准圆柱齿轮减速器互换性极差,各齿轮存在较大的强度差和寿命差的特点,建立了标准直齿圆柱齿轮和标准斜齿圆柱齿轮的几何和强度优化设计的数学模型,结合优化设计的相关理论,提出了按齿轮应力最小的等强度优化方法;并运用Matlab优化工具箱对某后勤装备中使用的三级式标准圆柱齿轮减速器进行了等强度优化设计。结果表明,使用该优化设计方法既可保证齿轮强度有较大的安全裕量,又使所有齿轮寿命尽可能相等,从而具有良好的经济性并充分发挥所有齿轮的性能。     

双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用*

针对舰炮武器性能指标,运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估.该方法提出了新的论域[-1,1],使评估更能符合人的思维逻辑,能够客观的对舰炮性能进行评估,通过对多中舰炮的具体参数指标进评估,得出各种舰炮的性能优劣的排序,具体的数学模型仿真表明,对舰炮武器性能的评估是行之有效的.     

低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

粗糙集中不确定性测量的修正粗糙熵方法

分析了引起粗糙集中不确定性的因素,对已有的测量不确定性的粗糙度与粗糙熵方法进行了比较,提出了一种修正的粗糙熵方法,证明了此粗糙熵的性质,并将基于等价关系的修正粗糙熵拓展到基于一般二元关系下的广义修正粗糙熵,同时给出了广义修正粗糙熵的定义及性质.通过分析和实例可以看出,所提出的修正粗糙熵方法可以用来更合理、更精确地测量粗糙集中的不确定性.     

基于时域平均的齿轮故障诊断

提出了信号时域平均处理的新算法,解决了周期截断误差对平均结果的影响,并对测取的齿轮箱齿轮故障振动信号进行了处理。实验结果表明:该方法在齿轮故障信号的处理中能够消除背景噪声的影响,取得比较理想的效果。     

齿轮啮合温升模型建立及仿真研究

借助动力学仿真软件ADAMS,建立了齿轮啮合传动仿真模型。提出了一种计算高速齿轮传动轮齿瞬现温升的方法,基于齿轮啮合原理和M atlab计算软件平台,建立了轮齿瞬现温升计算模型。实现了完整齿面各啮合点切向速度、摩擦系数、接触带半宽和法向载荷等参数的计算。运用B lock接触温度准则,得出齿轮各啮合点瞬现温升及接触温度变化的仿真分析结果,为齿轮传动结构的合理优化设计提供科学依据。     

多CPU探测机器人分布式体系结构研究

星球探测机器人是一个带有部分自主行为的自主智能机器人系统,它的体系结构不仅决定了系统完成任务的能力、系统对环境事件的反应能力,而且还决定了系统的健壮性.星球探测机器人的容错网络结构是系统设计的核心,文章提出了一个高可靠的分布式计算系统架构,并对架构的容错网络通信技术进行了分析.     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。