齿轮箱非线性研究现状与展望

从齿轮箱非线性的产生及现象、非线性建模和非线性信号处理等方面论述了当前齿轮箱非线性研究的现状,阐述了目前齿轮箱非线性研究工作的特点,探讨了今后齿轮箱非线性研究的几个关键问题。     

基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法(IQGA)。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快,还可以改变基本遗传算法(GA)的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制。     

弹炮混编防空群火力分配优化问题研究

以火力分配原则为依据,在确定防空武器对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合防空作战的实际,通过对高炮、地空导弹不同运用方式的分析,介绍了解决弹炮混编防空群火力分配优化问题的一般步骤。通过算例,证明了该方法的可行性。     

新湖农场一分场一连调查报告

全国对农村村落社会调查课题已经过有关单位进行,并已取得一定成果。然而,国家计划单列单位的新疆生产建设兵团仍然没有这方面的基层连队社会调研,本文就是从这点出发,对新湖农场一连从连队的基本情况,连队的党政组织建设,群众组织存在状况,经济社会发展,职工科学文化素质等等作实地调查。     

SiCf/Si-O-C复合材料的抗氧化、抗热震性能研究

通过研究材料的氧化前后质量的改变和强度减少及氧化前后微观结构的变化,研究了先驱体转化法制备的SiCf/Si-O-C复合材料的抗氧化、抗热震性能。结果表明SiCf/Si-O-C复合材料具有良好的抗氧化、抗热震性能。对所得材料微观结构进行了分析讨论,发现界面结构的变化是影响SiCf/Si-O-C复合材料抗氧化、抗热震性能的主要原因。     

超声速扩压器中激波串结构的数值模拟

通过求解由BL湍流模型封闭的二维、轴对称及三维雷诺平均N S方程 ,数值模拟了等截面超声速扩压器中由激波 /附面层干扰诱导的复杂流场 ,比较了二维直管、圆截面直管及三维矩形截面直管中的流场特性、激波串长度及压强恢复程度。在来流马赫数为 3 0的二维直管计算中 ,采用四步Runge Kutta显式方法数值仿真了激波串自激振荡过程 ,并与实验结果作了对比分析     

舰船并车减速齿轮箱任意稳态工况下功率损失的数学模型

为了分析并推导出并车减速齿轮箱在任意稳态工况下功率损失的数学模型,首先引用并介绍了该并车减速齿轮箱在两种不同情况下相应2个特殊稳态工况时的功率损失试验曲线;接着分析了其中一种情况下的试验曲线及其特殊点的物理意义;然后,由该试验曲线推导出并车减速齿轮箱在这种情况下任意稳态工况时的功率损失的数学计算公式,并将同样的方法应用到另一种情况下的试验曲线.最后,解释了该并车减速齿轮箱功率损失试验曲线的一个似非而是的"疑点".     

退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。