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111.
装备预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对预防性维修的维修级别没有规范、统一的分析与确定方法的问题,研究了预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法。明确了预防性维修的维修级别决策分析的对象是预防性维修工作类型,预防性维修主要有定时维修和状态维修,定时维修分为定时拆修和定时报废2种维修工作类型,状态维修分为状态信息检测、状态识别、状态预测、维修决策、故障诊断和维修实施等维修工作类型。根据维修间隔期、维修能力评估、其它非经济性因素以及经济性分析,分别建立了定时维修和状态维修的维修级别逻辑决策模型。  相似文献   
112.
保障性要求确定与分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
对保障性要求的组成、保障性要求确定需考虑的因素、保障性总体要求与可靠性、维修性参数指标的关系、保障性要求如何影响设计等问题进行了分析探讨.  相似文献   
113.
针对晶体振荡器在振动下会发生输出频率漂移的问题,在分析声学有源降噪技术和加速度对晶体振荡器输出相位噪声的影响机理基础上,提出降低随机振动中晶体振荡器噪声的方法。在晶体振荡器外围电路中嵌入加速度传感器、模数转换器、数模转换器和数字处理器,构建对晶体振荡器相位噪声进行实时补偿的有源降噪系统。结果表明:设计的有源降噪系统在0.03g/Hz振动幅度、10~850 Hz频率范围的随机振动条件下,能达到20 d B的相位噪声补偿效果。  相似文献   
114.
基于特征空间中类别可分性判据的特征选择   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对支持向量机首先要将数据通过一个非线性函数映射到高维特征空间,从而在特征空间中改变了数据的分布,因此在设计支持向量机分类器时有必要在特征空间进行特征选择,而非原空间。提出在特征空间中利用类别可分性判据进行特征选择,将类内类间距离引申到特征空间来计算可分性判据。通过仿真,该方法能够有效地在特征空间进行特征选择。  相似文献   
115.
维修保障费用是影响装甲装备使用可用度的重要因素之一。要在有限的保障经费下实现高可用度要求,就必须建立装甲装备的使用可用度与维修保障费用的优化模型。根据装甲装备实际维修特点,在分析装甲装备预防性维修过程中故障类型多样的基础上,构建了装甲装备在给定维修周期内的使用可用度模型和维修保障费用模型,进而建立了使用可用度与维修保障费用的优化模型,提出了模型的解法和模型的改进建议。  相似文献   
116.
针对多部雷达保障校正射击时各个雷达获得的数据精度不高、数据传输自动化程度低、炸点坐标缺乏数据融合等问题,采用VC++和SQLServer为软件开发平台,设计并实现了炮兵雷达组网校射评估系统。讨论了系统的基本组成和软件结构。同时根据最小方差原则,按照各雷达的精度分配权值,设计了多雷达组网对炸点测量数据最优融合估计的数据融合算法。通过实弹射击保障应用表明,该系统提高了雷达对炸点数据测量的精度及炮兵指挥自动化能力。  相似文献   
117.
基于马尔可夫更新过程的装甲装备使用可用度模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对在装甲装备使用可用度评估中,采用统计评估法存在统计周期长和不能用于研制阶段的缺点,利用马尔可夫更新过程,建立了考虑工作时间、修复性维修时间、延误时间和预防性维修时间的装甲装备的稳态可用度模型,并进行了示例应用。该模型可以在装备研制阶段,根据装备各项时间参数的分布,来估计装甲装备的使用可用度,可为装备设计、装备维修间隔期规划等提供理论和方法指导。  相似文献   
118.
针对某型通信设备中无线数传机的信号解调问题,研究了一种基于自适应滤波算法的解调4FTSK信号的方法.采用常用的最小均方误差(LMS)自适应算法,跟踪信号的单一频率,分析输出信号的包络,实现4FTSK信号的解调.详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程.研究了用DSP技术来实现自适应解调算法,并给出了对4FTSK信号的解调结果.  相似文献   
119.
针对某通信系统中的有线通信模块,采用半实物仿真技术对其进行仿真,论述了基于DSP和USB技术的设计,详细地描述了系统各部分的构成及工作原理,其调制部分通过按位分析数据并控制8253输出不同频率的方波实现;解调部分通过AD采样并由DSP对数据进行信号处理而实现.同时给出硬件接口设计思路和原理图,最后介绍相关软件基本框架.  相似文献   
120.
用于多类分类的层次式支持向量机   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。  相似文献   
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