态势估计中一种基于最大后验概率估计的时间推理方法

态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，忽略了它的先验信息，估计方差较大。针对这一问题，本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，这一模型可用来解释Ｋｉｒｉｌｏｖ的方法；然后在这一模型下，将未知时间变量扩展为随机变量，采用基于最大后验概率估计（ＭａｘｉｍｕｍａＰｏｓ－ｔｅｒｉｏｒｉＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＡＰ）的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较，发现在较宽的范围内，基于ＭＡＰ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

神经网络的函数逼近理论

分析了将函数逼近理论与方法引入神经网络研究的必要性；从经典函数逼近与统计分析两方面详细地讨论了多层前馈网（ＭＬＰ）逼近能力分析的基本方法及结论；分析了正则理论观点下的径向基函数网络（ＲＢＦ）的逼近能力；讨论了ＲＢＦ网与多层前馈网在最佳逼近特性上的差异。文末指出了神经网络函数逼近的发展方向。     

基于可测度分析的雷达系统误差估计

建立了多部雷达情况下的系统误差观测模型,分析了系统的可观测度,得出可观测度不一定随观测数据的增多而增强的结论。在此基础上,通过数据筛选的方法,可以获得一个使系统可观测度增大的观测子集,用于误差估计。实验结果表明,使用本文的方法,可确保估计算法的有效性     

协商理论及其在外语教学中的应用

课堂教学是外语教学的主要渠道,无论什么方法都必须在课堂教学中得到实施。传统的教学观念忽略了教学中的协商的重要作用,这也是外语教学"费时低效"的重要原因之一。本文介绍了近年来在西方外语教学中行之有效的协商教学,并对当前的外语教学改革中如何开展协商提出了相应的建议。     

伞盘结构对大长径比发动机药柱结构完整性的影响

为了提高大长径比发动机药柱结构完整性水平,基于三维黏弹性有限元法,计算某大长径比固体发动机在温度和内压荷载联合作用下的结构响应;研究伞盘结构及其位置对药柱最大Von Mises应变的影响规律;讨论当伞盘位于药柱中部时,伞盘最大Von Mises应变随伞盘宽度、深度以及顶部圆弧半径比的变化规律。结果表明,伞盘位于药柱中部时可以有效地降低大长径比药柱的最大Von Mises应变,增加伞盘宽度、深度或选取合适的半径比均可降低伞盘结构的最大Von Mises应变。所得结论可为固体发动机设计提供参考。     

导弹系统安全性分析中的引发事件鉴别方法

引发事件鉴别是基于事故机理安全性分析的首要任务。鉴别结果是否全面、完整直接影响最终分析结果的有效性。导弹系统安全风险涉及面广、影响因素多,需要系统的可操作方法来指导引发事件的鉴别工作。针对导弹工作特点,提出考虑导弹任务剖面,运用主逻辑图对导弹进行系统性的层次化描述,对引发事件进行整理和归纳。将危险与可操作性分析引入导弹系统安全性分析中进行引发事件鉴别,结合故障模式影响分析,支持对单一故障类和参数异常类引发事件的鉴别。结果表明,所提框架为解决导弹系统安全性分析中引发事件鉴别的系统性完整性提供了可行的思路。     

相控阵天线阵面两级备件优化配置模型

针对相控阵天线阵面备件配置存在的冗余性强、批量送修、多级维修等现实问题,综合考虑备件费用、维修能力以及库存策略之间的关系,建立了基于定期补给的两级备件优化配置模型。给出了系统的故障件维修周转过程和维修备件的定期补给过程,在分析备件、库存、维修能力之间关系的基础上,结合成批到达的排队理论,建立了系统的供应可用度模型。以备件配置费用最小为目标、以系统供应可用度为约束条件,建立了系统的备件优化配置模型,并通过边际效益分析法对模型进行了求解。通过算例仿真与分析对模型进行了验证。结果表明:构建的备件配置能够较好地解决相控阵天线阵面的备件配置问题,具有一定的优越性。     

高超声速飞行器多目标复杂约束滑翔弹道优化

针对气动热、过载、动压、控制量、航路点、禁飞区以及终端状态等复杂约束条件,提出高超声速飞行器多目标滑翔弹道优化方案。建立换极运动模型,简化部分约束条件的处理,并规避了传统运动模型的奇异问题;在此基础上,引入物理规划方法将多目标优化问题转换为反映设计者不同偏好的单目标优化问题;进一步基于分段Gauss伪谱方法将弹道单目标优化的最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。仿真结果表明,该方法获得的滑翔优化弹道能满足复杂约束要求,同时能够反映设计者的不同偏好。     

基于反向验证的RSC码编码参数盲识别

针对Turbo码编码中应用的RSC编码器盲识别问题,提出一种反向验证的方法,对其参数进行识别分析。通过对RSC编码器参数进行遍历估计,重新输入码字序列,将得到的码字序列与原来的输出序列进行对比,找出最优的参数组合,完成对RSC编码参数的识别。仿真实验表明,该方法能够有效完成对RSC编码器的参数识别,特别在误码率为0.3时,依然能够达到识别效果,具有较好的容错性能。     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。