基于小波包和神经网络的行星齿轮箱故障模式识别技术

行星齿轮箱振动信号在各频段的能量分布与其故障类型有关。利用Daubecics小波包将不同故障的振动信号分解到各个频带。BP神经网络的输入是各频带的能量——行星齿轮故障的特征向量,用神经网络识别故障类型。通过实验验证了该方法可以快速、准确地进行故障模式识别,达到良好的预期效果。利用此方法可以有效解决武装直升机武器系统复杂故障现象问题。     

人机智能融合的陆军智能化作战指挥模型体系

人机智能融合是未来作战指挥变革的关键,智能化作战指挥模型体系是提升陆军作战指挥整体效能的核心。针对人机关系及其智能融合方式,提出了陆军智能化作战指挥模型体系框架HAI2OC,构建了人机并行深度态势感知、人机融合智能指挥决策、人机共生自主控制协调和人机平行跨域作战评估四大模型体系,以供进一步深入研究参考。     

机载燃油泵性能退化试验研究

为了获取刻画燃油泵退化规律的退化数据,提出机载燃油泵性能退化试验研究。基于失效机理分析制定燃油泵性能退化试验方案。搭建燃油泵在电应力载荷下的性能退化试验平台,可模拟飞机燃油泵注油循环过程,施加电应力载荷,采集出口压力信号。建立Holt指数平滑退化模型用于剩余寿命预测。结果表明该退化模型表征了燃油泵的退化规律,验证了该试验方案和平台的有效性和可行性。     

环境参数在线辨识及其在滑翔段制导中的应用

针对助推滑翔导弹,提出基于飞行环境参数在线辨识的滑翔段数值预测校正制导方法。综合考虑大气密度和气动系数对导弹运动的影响,引入滑翔段综合环境参数,利用扩展Kalman滤波方法对综合参数进行在线辨识。基于在线辨识结果,利用渐消记忆递推最小二乘方法在线建立环境参数预测模型,并利用最新辨识结果进行模型的在线修正。设计了纵向和横向制导律,并基于环境参数在线预测模型进行落点预测,以克服飞行环境扰动对落点预测精度的影响。进行了大气密度非定常扰动下的制导仿真,以及密度和气动参数随机扰动下的Monte Carlo仿真。仿真结果表明:环境参数在线预测模型能准确预报飞行环境参数,制导方法对飞行环境扰动具有较强的鲁棒性。     

核反应堆非能动系统物理过程敏感参数识别的迭代法

核反应堆非能动系统参数敏感性分析是系统可靠性不确定性分析的重要组成部分。相关系数在刻画系统物理过程的成功准则参数敏感性方面存在缺陷,针对此问题提出迭代法,其综合了输入参数与成功准则的相关系数、偏相关系数以及输入参数之间的相关系数三方面信息,通过实例验证方法的正确性和实用性。迭代法适合分析参数对成功准则的偏相关性,能识别出更为精确的敏感参数,为进一步提高非能动系统物理过程的可靠性提供参考依据。     

水下接触爆炸下液舱前置型防雷舱的动响应分析

为探讨防雷舱结构设计,采用有限元方法对同一防雷舱结构的典型模式和液舱前置模式进行数值仿真计算,通过对典型模式与实验结果的对比,验证了数值计算方法的有效性。着重分析了液舱前置对防雷舱结构动响应过程、失效模式及防护效能的影响,并分析了其形成机制。从结构破坏过程、载荷特性、吸能特性三个方面对比了两种模式的差异,探讨了两种模式防雷舱结构的防护机理,为舰船水下舷侧防护结构的工程设计提供了参考。     

0.13 μm标准CMOS工艺的高可靠流水线模数转换器

针对航空航天电子系统对高性能模数转换器的需求,采用0. 13μm标准互补金属氧化物半导体工艺,设计可以在极端温度和空间辐射环境中稳定可靠工作的12位分辨率、50 MS/s采样率的流水线模数转换器。通过采用无采样保持电路以及抗辐射电路和版图加固等技术,在减小功耗的同时有效地削弱总剂量辐射效应的影响。测试结果表明:在-55～125℃温度范围内以及150 krad(Si)的总剂量辐照条件下,得到大于64 dB的信噪比、大于73. 5 dB的无杂散动态范围和最大0. 22 dB的微分非线性。     

建立军民融合创新体系的重大意义

加快形成军民融合创新体系,是习主席在十二届全国人大五次会议解放军代表团全体会议上提出的重大战略思想。建立军民融合创新体系,是顺应军民科技发展新形势的必然抉择,是夯实科技兴军物质基础的内在要求、提升国家创新能力的重大举措、推动创新文化形成的有效途径,也是推进供给侧结构性改革的现实需求。加快形成军民融合创新体系,反映了现代战斗力和生产力生成的规律,体现了统筹国家安全和发展全局的内在要求,为深入实施军民融合发展战略、开创强军兴国新局面指明了方向,具有重大意义。     

作战方案效能评估指标研究

针对作战方案效能评估问题,分析了当前作战方案效能评估的现状,从信息能力、决策能力、资源消耗和方案自身结构链路关系四个方面提出了作战方案效能评估指标体系。指标体系中的每个指标都给出了定量的动态定义,可以对作战方案效能信息进行实时跟踪,还给出了作战方案评估模型的设计思路和接口。     

基于神经网络模型的武器装备作战效能评估

作战效能是武器系统在规定作战条件下,完成规定作战任务的能力,它是论证、设计、生产和使用武器装备所追求的目标。本文尝试将人工神经网络技术应用于武器系统作战效能评估,以运用BP模型对具有代表性的六种外军坦克的作战能力评估为例,从而得到武器系统作战效能评估的一般方法。研究结果表明,基于人工神经网络模型的武器系统作战效能的评估是可行、有效的,对全面而科学评价武器系统作战效能具有积极指导作用和较强实用性。