洞库储罐壁局部失稳分析

因储罐使用时间过长,或者在使用管理中操作不当等原因,目前某些洞库储罐出现不同程度的失稳现象,甚至不能正常工作,严重干扰了油库的储存以及收发作业,出现设备闲置现象。根据拉姆公式对失稳现象进行分析探讨,剖析造成失稳的主要因素,针对某洞库罐壁失稳的实际情况,对油库的实际工作提出建议,对于加强储罐的管理工作有重要的参考价值。     

燃爆信号的小波包分析在内燃机故障诊断中的应用

在燃爆信号小波包分析的基础上介绍了内燃机的脱机故障诊断技术、小波分析的特点和具体应用方法 ,提取出了对燃爆信号的诊断判据 ,为内燃机工作状态的判断提供了一种有效方法。     

模糊综合法和灰色聚类法的应用比较

针对装备性能评估方法选择问题,研究了模糊综合评价和灰色聚类分析两种方法的评价应用.给出了两种方法的步骤和关键模型,以对某导弹武器系统作战能力评价为例,构建其作战能力指标体系,使用模糊综合评价和灰色聚类分析两种方法进行了作战效能评估,对两种评估方法评估结果及方法的适用性进行了分析.结果表明:相对于灰色聚类分析方法,模糊综...     

基于生成对抗网络的多智能体对抗仿真建模方法

多智能体对抗仿真建模技术在军事上具有重要作用,其中强化学习深度增强网络(DQN)是重要的建模技术.随着体系对抗建模中环境输入信息及智能体数量的增加,DQN的复杂性不断增长,而单纯采用强化学习技术只能通过极度稀疏的对抗胜负结果提供反馈进行训练,模型训练的收敛速度是一个难题.探讨在多智能体对抗建模中采用基于生成对抗网络(G...     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

采用随机几何工具的终端直通通信接入控制方法

针对现有具备终端直通（Device-to-Device, D2D）功能的蜂窝网络的干扰管理问题,提出一种新型的采用随机几何工具的D2D通信接入控制方法。利用随机过程理论以及随机几何工具建立模型分析邻近基站和D2D通信对蜂窝通信的影响,并推导蜂窝业务接入失败概率表达式。基于该表达式能够计算网络允许的最大D2D用户密度,辅助D2D通信接入控制实现干扰管理。仿真证明基于所提数值计算方法获得的估计结果与蒙特卡洛仿真结果相符,且通过合理限制D2D用户密度和D2D用户发射功率可满足指定的蜂窝业务接入失败概率要求。     

一种单轴旋转的车载IMU/DTU组合导航方法

长时间机动工况时,某些复杂路况和车况环境下,捷联惯导组合导航系统方位角误差将增大.基于已有组合导航算法框架,提出了一种基于单轴旋转调制的组合导航方法.采用21维IMU/DTU(里程计)误差状态构造状态方程,以捷联惯导解算的位移增量与里程计解算的位移增量之差作为观测量,Kalman滤波器融合惯导与里程计信息,利用旋转调制...     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

基于Volterra级数的航空年事故率预测方法

针对当前航空年事故率传统预测精度不高的问题,从分析混沌特性入手,对事故数据重构相空间,构建了航空年事故率预测的Volterra级数模型。对航空年事故率数据进行预处理,采用0-1混沌特性判定方法判断时序的混沌特性;在混沌时序的基础上,应用互信息法和假近邻法确定相空间的参数,重构相空间;基于此,构建二阶Volterra自适应预测模型,并采用NLMS算法实时获取模型的最优参数;最后,应用模型对美国空军飞行事故万时率进行预测,能够将相对误差控制在2%以内,优于传统灰色时序组合预测模型,所建的模型反映了航空装备的安全状况。