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171.
使用与维修工作分析与保障资源需求确定   总被引:2,自引:0,他引:2  
详细描述了使用与维修工作分析、保障设备需求确定、备品备件需求确定、技术资料内容确定、人员与技术等级需求确定的主要内容及使用与维修工作分析与保障资源需求确定之间的关系,为在研制阶段确定出保障资源提供一种科学而适用的方法.  相似文献   
172.
为了设计4. 3μm波段大功率窄线宽中红外激光器,开展了2. 7μm激光抽运ZnGeP_2晶体光参量振荡(Optical Parametric Oscillation,OPO)技术产生4. 3μm波段窄线宽激光实验研究,对实验结果开展了详细的分析。抽运源为1064 nm抽运的KTiOPO_4OPO激光器输出的2. 7μm波段参量激光,KTiOPO_4OPO采用单谐振结构,将两块相同的KTiOPO_4晶体光轴相向放置以补偿走离效应,KTiOPO_4晶体按Ф=0°、θ=62°切割以获得波长2. 7μm波段激光输出,采用Ⅱ(B)类相位匹配(o→o+e)以利用较大的非线性系数。ZnGeP_2OPO采用单谐振结构,采用Ⅱ(B)类相位匹配(o→o+e)以获得窄线宽输出,ZnGeP_2晶体按Ф=0°、θ=68°切割以获得波长4. 3μm波段激光输出。在抽运光波长2. 7μm,脉冲能量为7. 5 m J,脉宽8. 6 ns的条件下,获得脉冲能量2. 12 m J,线宽30 nm,脉宽8. 7 ns的4. 26μm激光输出,光-光转换效率约为28. 3%,斜效率约为32. 6%,水平和垂直方向的光束质量M~2分别为6. 2和13. 5。  相似文献   
173.
厨房烹饪设备火灾绝大多数是由于操作不当,引起食用油着火失去控制所致。由于食用油的闪点和自燃.最温度均较高,一旦发生火灾,扑救困难,而且表面火焰熄灭后易发生复燃。通过对食用油的火灾特点分析,并结合ZCQ型厨房灭火装置的组成、工作原理,提出在厨房内设置安装自动灭火装置应注意的问题。  相似文献   
174.
考虑多类资源的多任务并行维修过程Petri网建模   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对基本Petri网在建立多种任务共享多类资源情况下的复杂并行维修过程时存在的结构复杂化问题,应用网抽象原理,由简入繁,将库所变迁网模型逐步转化为常量弧有色网和有色网模型,由单类任务/单类资源、单类任务/多类资源模型逐步建立了考虑多类资源的多任务并行维修过程模型。采用Petri网仿真分析工具ExSpect对有色网模型进行了实例研究。结果表明:模型具有通用性,便于仿真实现。  相似文献   
175.
176.
基于AHP-Fuzzy的装甲机械化部队综合信息系统评估   总被引:1,自引:1,他引:0  
考虑到综合信息系统存在大量的模糊信息,很难用精确数学模型描述其内部关系,采用模糊综合评估法对其进行了评估.首先通过对装甲机械化部队综合信息系统的功能需求进行分析,建立了评估指标体系.然后介绍了确定指标权重的AHP法,并建立了对装甲机械化部队综合信息系统进行评估的模糊综合评判模型.最后通过实例对设想中的装甲机械化部队综合信息系统进行了评估,并说明了该模型的可行性.  相似文献   
177.
为提高现代作战中弹药保障的有效性,运用灰色系统理论,对"弹药补给过程中的‘贫’信息处理及灰色结构模型"进行分析,并将GM(1,1)模型用于弹药补充量预测。经实例计算,该模型和所作的分析在进行弹药补给量的预测是有效可行的,具有较强实用性,能为部队的弹药补给保障工作提供科学依据。  相似文献   
178.
基于压缩感知的多频率信号融合   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。  相似文献   
179.
针对采用混合坐标系的跟踪系统,提出线性/非线性系统混合滤波方法(SRUKF-KF算法).该方法用SR-UKF估计系统状态空间模型中的非线性部分,用SR-KF估计其线性部分,提高了线性部分估计的精度和运算效率.仿真结果表明,该方法具有较强数值稳定性,较高估计精度和较好的实时性.  相似文献   
180.
特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。  相似文献   
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