军工企业质量信息管理浅谈

质量信息管理是军工企业开展质量管理体系建设的重要环节,质量信息为企业质量决策、改进、考核等方面提供了有力依据,其特性也为企业的质量活动提供了基础,掌握质量信息管理的主要形式是提高军工企业质量管理的重要手段。     

两级信息融合技术在柴油机故障诊断中的应用

针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。     

WSN中基于虚拟锚节点的AD定位算法研究

确定事件发生的位置是无线传感器网络最基本的功能之一,对WSN应用的有效性起着关键性作用。提出了一种基于虚拟锚节点的主动分布式定位算法,该算法可以使待定位节点主动发送定位请求给虚拟锚节点,周期性地接收定位信标,并分布在各个节点上执行定位算法,从而得到节点的预估位置。实验表明,本算法可以有效地提高待定位节点的定位精度和减少残余待定位节点数量。     

炮兵雷达组网校射评估系统的设计与实现*

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。     

H.264/SVC的编码依赖问题研究

H.264/SVC(Scalable Video Coding)使用了多种预测编码机制,极大地提高了分级编码的编码性能,同时也引入了复杂的编码依赖关系,给编码器的优化控制带来了极大的难度。因此,有必要研究这种不可忽视的编码依赖关系。在介绍H.264/SVC的主要预测编码机制的基础上,分析归纳出H.264/SVC的编码依赖关系主要来源于帧间预测、层间帧内预测和层间残差预测,然后针对这三种预测机制的特点,结合文献[1]提出的帧间依赖关系,基于实验数据,建立了编码依赖模型,得到了用编码依赖测度表达的编码依赖关系。最后,将时域依赖模型应用到H.264/SVC基本层码率控制中,实验数据表明时域依赖模型能够提高码率控制的性能。     

溶胶凝胶法制备碳化硅陶瓷的影响因素

采用溶胶凝胶法 ,以正硅酸乙酯和酚醛树脂为原料 ,在草酸催化作用下 ,制备出了不含硫和氯的均相碳化硅先驱体 ,并在一定的升温制度下制备出SiC陶瓷。考察了温度对预水解过程的影响以及水用量、催化剂和镍盐用量等因素对凝胶时间的影响。结果表明 ,在预水解温度控制在 4 0℃左右 ,时间为 2 4h时效果最佳 ;而当水与正硅酸乙酯的摩尔比达到 0 2 8左右、草酸与正硅酸乙酯的摩尔比为 0 0 1左右时 ,可以使凝胶时间达到最短。进一步的研究表明 ,镍盐的加入对凝胶烧成过程中 β -SiC的生成有催化作用。     

舰船任意姿态下消磁系统电流变化关系

推导出舰船消磁系统电流在任意航向上有纵倾和横摇时的变化关系;利用主磁航向上消磁系统电流与各干扰量以及地磁场的联系,提出了在磁东航向上利用舰船横摇时消磁系统电流变化关系对垂向感应干扰进行分离的方法,为在同一地点实现对舰船消磁系统跨纬度区抗干扰调整提供了可能．     

舰船消磁系统S矩阵测量计算机仿真

用舰船消磁系统数学模型 ,实现了消磁系统的计算机仿真 .可以利用这种仿真方法研究一些难以用实验方法研究的消磁系统问题 ,如S矩阵测量分析等 .对消磁系统S矩阵测量过程和分析方法进行了仿真研究 ,调试了S矩阵专用测量程序 .仿真结果证明了S矩阵的不变特征和所提出的测量分析方法是正确的 ,同时说明了消磁系统仿真研究方法是可行的     

灰色理论的某型潜射导弹费用分析

在分析某型潜射导弹的寿命周期费用的基础上,根据系统特点,运用灰色系统理论的GM(1,1)模型.累加数列克服原始数列的波动性和随机性,转化为规律性较强的数列,由此建立该导弹的经济寿命预测模型,对导弹的费用进行相关分析.以实例进行计算,进行相应的精度验证检验,计算结果表明所建立的模型和所作的分析是有效可行的,具有实用性.     

基于语言评价信息的群决策方法及其应用

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息的群集结和方案优选方法.首先让计算机将决策者给出的语言评价转换为对应的三角模糊数,然后对转换后的三角模糊数信息进行集结,根据集结后的结果选择最优方案.最后进行了实例分析.