基于自适应滤波的坦克发动机振动信号的信噪分离方法

发动机表面振动是一种多振源、激励复杂的振动形式,在发动机测试时目标振动信号受到很强的噪声干扰,必须通过有效方法进行信噪分离.介绍了一种利用人工神经网络进行自适应滤波的信噪分离方法,根据自适应噪声抵消原理建立了ADALINE自适应神经滤波器模型,并使用该模型滤除坦克发动机汽缸盖振动信号中的机体振动噪声,提高了信噪比,为汽缸盖振动信号的进一步分析处理奠定了基础.     

动态网络中的最短路径改进算法

本文在对动态网络进行理论分析的基础上,指出动态网络中可能出现的非FIFO弧是传统最短路径算法无法求得最优解的原因;通过对非FIFO弧进行理论分析,提出了等待时域和最佳出发时间理论,并将非FIFO弧变换成FIFO弧,给出了改进的Dijkstra算法。对比实验结果证明,该算法可以有效求得动态网络最短路径问题的最优解。     

面向EUP的军用软件保障机制研究

软件保障是软件密集型装备和系统持续可靠地发挥作战效能的有力保证。从软件保障原则、保障组织和保障过程等方面,研究了面向EUP过程(Enterprise Unified Process,EUP)的军用软件保障机制,初步探讨了在EUP全生命周期中规划、组织和实施军用软件保障的方法。     

基于引导员负荷的指挥引导容量评估

针对目前传统指挥引导容量评估不准确的问题,通过对空战指挥引导容量与引导员负荷的综合分析,提出了基于引导员负荷的指挥引导容量评估方法。基于引导员负荷重新定义了指挥引导容量,给出了引导员负荷的确定方法,并建立了指挥引导容量评估模型。最后对某指挥机构进行实例评估,评估结果表明所提出的指挥引导容量评估方法将评估误差控制在1批之内。     

装备保障指挥Agent框架建模

针对装备保障指挥难以用高度程式化的数学模型进行描述的问题,构建了一种装备保障指挥Agent框架模型。介绍了Agent建模方法,分析了装备保障指挥的指挥流程,并根据装备保障指挥流程和Agent的建模特点抽象出装备保障指挥Agent框架结构,对其中的各Agent内部模块进行设计,并对各Agent之间的通信模式进行了研究,设计的结构模型可为其他同类研究提供参考。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

基于二维量度的复杂设备预防性维修决策优化

针对使用与维修具有两个测量维度的复杂设备,开展了其预防性维修决策的优化研究。基于二维量度的故障模式,给出了二维故障率的定量描述方法;分析了其预防性更换过程的基本过程,探讨了二维量度下更换周期对维修效果的影响,并从经济性角度建立了二维工龄更换费用模型;最后,采用算例的形式,对某设备维修决策同时考虑日历使用时间和行驶里程的情况,进行了二维更换间隔期的优化求解,从而验证了所建立方法与模型的实用性。     

一种基于动态循环筛选模型的指标体系建立方法

针对评估中指标体系构建问题,提出一种层次网指标体系模型,对其中底层指标集的确立问题提出一种基于动态循环筛选模型的指标集选取方法,该方法在每一轮的循环过程中,通过评价专家专业度对专家集进行了优化,通过数据信息熵评价数据有效度系数,进而得到指标的重要度。指标集的双重优化确保了专家集的专业性和指标集的合理性,实际算例分析证明了此方法的可行性和有效性。     

一种新的离差最大化的舰艇编队对空目标威胁评估

现代海战中,空中目标对于舰艇编队的威胁日益严重。及时、准确地评估空中目标威胁是舰艇编队提高生存能力的关键。传统目标威胁评估方法有的依赖于专家的主观判断,有的需要大量准确性较高的训练样本数据,从而使实际运用受到局限。提出了一种新的基于离差最大化的威胁评估方法,它适用于威胁评估指标权重完全未知,通过仿真算例验证了该方法的合理性和有效性。     

基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型

状态预测是状态维修的关键步骤之一。针对装备状态变化规律复杂、特点难易准确掌握的关键问题,以延时时间概念和两阶段预知模型为基础,提出了根据不同阶段特点采用不同预测方法的多阶段组合预测模型。通过油液分析及其相关规定,对装备运行阶段进行了具体划分,给出了适应各阶段特点的预测方法。最后,通过实例验证了该模型的有效性。