水下作战系统的仿真设计

本文介绍了水下作战系统基于仿真的设计(SBD),用实例说明了系统的开发和应用,并给出SBD新特性及未来发展方向。     

基于改进时序算法的电力系统可靠性评估方法研究

时序算法是对蒙特卡洛法的优化,适用于电力系统可靠性评估.但是,当系统中参数波动频繁、状态量基数很大时,时序算法会在状态量的抽取与评估判断上耗费较多时间,从而降低了运算效率.为此,从状态量获取与处理的角度通过离散化与标准化对时序算法进一步优化,以提高算法效率、增加算法精度,进而为解决电力系统可靠性评估实时性问题提供方法....     

ABDARDSS中基于候选消除学习算法的知识推理

飞机战伤评估和修理的知识表示与推理机制,是建立飞机战伤评估与修理决策支持系统(ABDARDSS)需要解决的一个关键问题.采用一种候选消除算法来提取战伤评估与修理样本数据的变型空间,以变型空间实现战伤评估与修理决策支持系统中的知识表示和推理.对于ABDARDSS来说,候选消除学习算法是一种新的有效的知识推理方法.     

基于数据库的电子对抗作战效能分析系统的设计

介绍了基于数据库的电子对抗作战效能分析系统设计的基本思路.系统采用模块化设计,指挥员可根据不同需要添加或删减模块以达到自己的目的.同时,系统采用了双缓冲读取数据机制,很好地解决了仿真推演所需数据量大与电子对抗作战态势实时显示之间的矛盾,将无形的电磁态势以形象直观的形式显现出来,有助于指挥员加深对电子对抗这种作战手段的理解、战术的运用以及辅助作出正确的决策.     

基于PMC模型的神经网络

在计算机系统中有许多诊断算法,其中针对PMC模型有0-1规划的诊断算法,这个诊断算法是NP完全的,是在多项式时间内不可解的。然而利用神经网络的高度并行性这个特点,就可以在很短的时间内解出结果。主要分析了系统诊断模型PMC的症候特征,得到其充要条件,提出了新的算法,该算法具有高度的并行性,神经网络的发展为此提供了用模拟电路来实现算法的可能性,并进行了模拟验证。     

集群智能算法综述

集群智能领域的研究正呈爆炸趋势增长,每年都有无数新的集群智能算法以及改进算法被提出,这些算法在各自的领域内都扮演着相当重要的角色.从集群智能算法的特点与待解决问题出发,首先介绍集群智能算法的概念及部分经典算法,重点介绍粒子群算法与蚁群优化算法的主要思想;然后根据不同集群智能算法在不同应用问题的差异表现,对当下的几个热点...     

不确定失效阈值影响下考虑设备剩余寿命预测信息的最优替换策略

为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略.构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值...     

风致及振动环境下压电俘能器的设计与研究

针对子弹药的自供能问题,设计了一种风致及振动环境下的压电俘能器,对子弹药平时和战时的自俘能技术进行了研究。基于压电效应方程和集总参数法对压电俘能器进行理论模型分析,得到了振动环境和风致环境下输出电压的理论值。制作了实验样机,分别测试了压电俘能单元的振动特性和在风致环境下的输出性能,对比理论值,验证了理论模型的有效性。同时,探究了振动频率、风速和扇叶角度对于压电俘能单元输出性能的影响。实验结果表明压电俘能结构的谐振频率为43 Hz,最佳负载为170 kΩ。当扇叶角度为30°时,压电俘能器的输出性能最佳,发生谐振时输出电压峰值可以达到22 V,最大输出功率为1.38 mW,在15 m/s的风速下,输出电压为2.56 V。     

基于WOA-Elman快速推测火炮射击高空风参数研究

为了缩短高空气象数据获取时间,提高战时火炮射击时弹道诸元解算速度和精度,利用地表气象数据推测高空气象数据是目前重点研究方向之一,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化Elman神经网络法的权值,对高空气象风按照气压层进行递推,以获得更好的推测精度。通过气象误差标准分析和基于实验实测弹道数据的仿真分析2种方法,对所获高空气象数据精度进行评估分析,分析结果表明利用WOA-Elman神经网络法可快速有效地对高空气象进行递推预测。