热漏对热机功率效率特性的影响

本文研究热漏对热机最优性能的影响,导出存在热阻和热漏损失的定常态流不可逆热机的功率、效率关系。所得结果不同于仅存在热阻损失时的内可逆热机的功率效率特性,且与实际热机特性相一致。     

一种抗干扰能力强的过载实时监控系统

为了实时监控运输车辆在道路行驶中产生振动的情况,研制了一套过载实时监控系统。本文论述了系统的工作原理和设计特点,详细给出了系统的硬件组成和软件流程圈。该系统用于亚洲一号卫星以及两颗“澳星”的密封容器运输车过载的实时监控,结果表明,系统均达到了预期的设计要求,具有工作稳定可靠,抗干扰能力强等特点。     

多媒体信息集成的应用研究

通过多媒体信息集成在军事中的应用实例——WOSMS多媒体系统,对多媒体信息集成中的同步控制、资源管理、信息集成等技术问题,进行了论述。     

密封库房中降湿机的使用分析

本文对国防仓库配用的不同类型的冷冻式降湿机的使用进行了研究,给出了确定开机时间的计算公式,为正确使用降湿机提供了依据。     

坦克炮、反坦克炮简易火控系统自动调炮精度分析

本文分析了坦克炮、反坦克炮简易火控系统自动调炮装置的结构特点及调炮误差变化规律,提出了工程上的校准方法及设计要点。     

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。     

高可靠、强实时分布式系统的切换技术研究

本文首先给出某高可靠、强实时分布式系统及系统的两种切换方案的简要描述，然后对切换技术的实现进行讨论；最后，在建立强实时双工系统的可靠性模型基础上，对系统的两种切换方案进行分析与比较。研究结果表明：对于本系统，机组级切换优于结点机级切换，且可以减少程序的复杂度，提高系统的可靠性与实时性。     

随机环境中的M/MY/1排队系统

文献［４］讨论了随机环境中的Ｍ／Ｍ／１排队模型，本文提出和讨论随机环境中的Ｍ／Ｍｙ／１排队模型，在统计平衡条件下给出了队长和等待队长的平稳分布以及平均队长和平均等待队长，得到了等待时间和逗留时间分布以及平均等待时间和平均逗留时间。     

Callable products for an implicit time model with dependent demands

Capacity providers such as airlines and hotels have traditionally increased revenues by practicing market segmentation and revenue management, enabling them to sell the same capacity pool to different consumers at different prices. Callable products can enhance profits and improve consumers' welfare by allowing the firm to broker capacity between consumers with different willingness to pay. A consumer who buys a callable product gives the capacity provider the right to recall capacity at a prespecified recall price. This article studies callable products in the context of the model most commonly used in industry, which handles time implicitly imposing fewer restrictions on the nature of randomness compared to the Poisson arrival process favored in academia. In the implicit time model, capacity providers set booking limits to protect capacity for future high-fare demand. Our numerical study identifies conditions where callable products result in significant gains in profits.     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。