导引头伺服机构干扰力矩测量及精密装配工艺优化

为了在导引头伺服机构装配过程中减小干扰力矩,基于电测法搭建伺服机构驱动力矩测量系统;在精密装调过程中,通过监测驱动力矩,调整装调参数,达到减小干扰力矩的作用。对质量不平衡力矩及活动线缆力矩在驱动力矩中的特性进行实验验证,确定了伺服机构配平和布线方法;对轴承预紧力与伺服机构摩擦力矩关系进行实验验证,解决了自动跑合工艺问题,这对减小摩擦力矩波动幅值具有重要意义;测量伺服机构转轴回转误,明确最佳轴承预紧力的工艺方法。结果表明,所提方法对传统的伺服机构装配工艺进行优化,可将依赖技师经验装配的定性方法优化为依赖力矩测量的定性方法。     

二维浅水波并行模式的伴随

以二维浅水波为例,详细探讨如何开发并行模式的切线性模式和伴随模式。切线性模式的并行机制和原始模式一致,而伴随模式不同。三个模式采用一致的数据剖分方法可提高并行效率。在集群并行计算机系统上采用一维数据剖分,切线性模式的通信量与原始模式相当,而计算量几乎是原始模式的2倍;伴随模式的通信量大约是原始模式的2倍,而计算量几乎是原始模式的3倍。在三个模式中,切线性模式的加速比最大。     

基于MCMC方法的Lorenz混沌系统的参数估计

基于贝叶斯理论,提出用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来估计Lorenz混沌系统的未知参数。首先导出了未知参数分布规律的后验概率密度函数;接着采用自适应Metropolis算法构造Markov链;然后截取收敛的链序列,计算混沌系统参数的估计值。数值试验表明:该方法具有很高的估计精度,同时具有较好的抗噪声性能。     

消防社会抢险救援体系的比较与分析

通过对世界主流消防社会抢险救援体系的比较 ,对社会抢险救援体系各个组成部分进行分述 ,分析指出了社会抢险救援体系的共性和差异 ,论述了消防社会抢险救援体系的构成要素和建立抢险救援体系的必要性和遵循的原则 ,并结合我国国情特点 ,提出构建我国消防社会抢险救援体系的设想     

舰船最优概念设计方案的构造方法研究

在舰船概念设计阶段,设计者往往需要从大量设计方案中筛选优秀方案,此问题属于多属性多目标优化的问题,而进化算法的兴起为此类问题的解决提供了较好的途径.针对进化算法中Pareto最优解集的特点,结合舰船设计实际,提出一种新的构造最优解集的方法--提取法.案例验证表明,提取法是合理和有效的.     

一种稳健的高分辨方位估计方法及其应用

为解决快拍数不足情况下MUSIC高分辨方位估计方法输出空间谱信噪干比损失较大的问题,提出一种稳健的高分辨方位估计方法—CSMUSIC方法,并将其应用于近场声源分布测量中.根据时频变换过程,提出频域协方差矩阵估计过程可用快拍数;基于复域变换处理,解决了复域协方差矩阵估计求取过程可用快拍数;分析了CMUSIC方法实现流程及其降低频域快拍数不足导致的信干噪比损失;通过数值仿真验证了其对目标位置的检测及定位性能.数值仿真处理结果表明,该方法在保持MUSIC方法高分辨的同时,克服了频域快拍数不足引起的信干噪比损失较大问题,实现了对目标位置估计,提高了MUSIC近场声源分布测量方法对目标位置的检测及定位性能.     

基于改进差分进化算法的内弹道参数优化

火炮内弹道参数直接影响其计算结果,内弹道参数优化设计是内弹道分析计算的重要环节。基于经典内弹道计算模型,以火药内弹道计算中最为敏感的燃速指数及其燃速系数为设计参量,以最大膛压及弹丸初速的计算值与测试值一致性为目标,对差分进化算法群体的初始化、变异因子及变异模式进行了改进,对某型火炮的内弹道参数进行了优化计算。优化设计结果表明改进后的差分进化算法满足内弹道设计工程实践要求,为内弹道参数优化设计提供了一种有效的算法。     

东乡野生稻NBS-LRR类抗性基因同源序列的分离与鉴定

基于植物的抗性基因具有保守序列,根据已克隆基因的保守序列设计探针,利用菌落杂交的方法,对东乡野生稻大片段基因组文库进行筛选,得到两个候选克隆.序列比对发现其中含有NB-ARC的保守序列,可用于后续转基因鉴定.     

考虑冲击和维修的多状态系统效能评估

多状态部件广泛存在于工业和军事领域,准确评估其平均工作时间和输出效能,对于提高装备管理与保障的科学性具有十分重要的现实意义。针对军用多状态系统效能评估问题,考虑多状态装备在任务中遭受冲击,并对装备实施及时维修这一特殊工作条件,研究建立多状态装备系统效能评估模型,结合算例对模型进行了分析,并采用Monte Carlo仿真法对模型的准确性进行了验证。分析结果表明,建立的模型能够有效解决多状态装备系统平均工作时间评估和效能评估问题。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。