基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

大口径穿甲弹用材料应用研究动态及分析

为了提高穿甲弹的威力,有效对抗新型防护装甲和防护技术,对现有提高大口径穿甲弹穿甲威力的技术途径进行了分析,得出了弹芯材料和弹托材料的力学性能是制约穿甲威力提高的关键因素。详细阐述了目前国内外在大口径穿甲弹用弹芯材料的强韧化、绝热剪切敏感性,新型复合材料弹芯的研究和轻质弹托材料的应用研究动态,并对研究中存在的问题进行了分析。最后,对我国大口径穿甲弹用材料的研究工作进行了展望。     

外测实时数据处理并行计算模式

针对实时中存在外测方案切换时数据抖动较大,影响显示输出效果的情况,提出了并行计算的实时数据处理模式。该模式下不同方案采用不同的跟踪滤波器,方案之间并行计算,择优输出。仿真和分析表明并行计算模式能够降低各个测量方案之间的精度差异,改善显示输出效果。同时,并行计算模式原理明确,格式简单,具有较强的工程应用价值。     

ep散射中极小x区域的量子饱和现象

利用建立在超杨-米尔斯理论基础上的胶子量子态饱和模型及Peterson璨夸克碎裂函数,在色玻璃凝聚理论框架下研究了ep（electron proton）深度非弹性散射中的D-介子产生。计算发现：在LHeC（Large Hadron-electronCollider）能量下,小Q2区域会出现极小Bjorken-x区域的璨介子产生截面不依赖于x变化的现象。就LHeC能量下D-介子产生截面随横向动量变化的实验现象给出了理论预言,理论结果将被即将运行的LHeC实验检验。     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

RBF神经网络的C4ISR系统效能评估

针对当前效能评估方法存在人为因素干扰的问题,并考虑到RBF网络具有收敛速度快,无局部极小优点等优点,建立了基于RBF网络的C4ISR系统效能评估模型.模型采用K-均值聚类算法确定隐层节点数据中心和扩展常数;用最小二乘法进行输出层权值的修正;为防止病态,用目标总函数动态地确定隐节点的个数.最后,将得到的结果和BP网络输出...     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

论新型智能消防系统在大空间建筑中的应用

结合大空间建筑的消防特点,对防火墙与防火卷帘、普通闭式系统、雨淋系统等传统大空间建筑消防设施存在的问题进行了详细的分析,并对大空间建筑新型智能型消防灭火系统的优越性进行了探讨,提出应用建议。     

天然气管道输送工程消防设计及火灾预防对策

通过分析西气东输二线工程天然气管道输送过程的火灾危险性,从严格按规范要求进行消防设计、关键部位的火灾预防措施、检测及监控措施、消防安全管理等方面提出了消防安全防范对策。