小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

基于串联QFD神经网络的武器装备使用需求映射方法

针对传统优化方法不能对武器装备使用主体――部队的使用需求进行有效考虑,提出武器装备使用需求到性能指标映射的串联QFD神经网络方法.该方法综合利用了QFD方法采集信息准确快速、神经网络能够精确模拟多变量输入输出强非线性关系的优点,提高了映射精度与针对性,克服了传统需求分析侧重于推理而轻实践、侧重于"设计方"而轻"使用方"的弊端,集中体现了"用户"为主的思想.改进了传统BP网络训练算法,给出了武器装备使用需求映射适应度函数.最后,结合实例对方法及算法进行了可靠性验证.     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

射线追踪法应用于传播预测的研究

近年来,随着射线追踪法的发展,利用精确的3维数字地图,使精确的电波传播预测成为现实。但是这种方法有很大的缺陷,文中从现阶段城市3维地图建立现状和控制成本的角度考虑,探索了结合射线追踪技术和传统电波传播预测方法,借助计算机辅助设计分析,实现传播覆盖预测的一种新方法,并尝试实现了一个工程案例,进行了相关分析。     

混合推理在某型雷达故障诊断中的应用

传统诊断方法各有优缺点,对于大型装备的故障诊断来说,由于故障的复杂性、故障信息的多样性,单一的诊断方法满足不了实际应用的要求。为此,在介绍基于案例、模型、神经网络专家系统诊断推理方法的基础上,论述了基于案例、模型和神经网络的混合推理策略,给出了建立混合推理系统的方法,并在某型雷达的故障诊断系统中得到了应用。     

近代科学传播及在中国文化传统中的含义

培养与提高民族科技创新意识 ,对于我们这样一个缺乏近代科学传统的国家来说 ,必须理性地对待近代西方科学传播对民族文化传统的影响。本文通过科学在我国近代文化传统中含义的研讨 ,认为尽管近代科学已经在我国获得了迅速发展 ,但是更多地被纳入传统“经世之学”或对“道”的追求 ,而作为科学文化深层底蕴的科学理性与科学精神仍然相当缺乏。因此 ,在我国科学文化的发展中 ,应该更加注意 ,以给民族创新意识的培养和提高 ,提供足够的意识支援。     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.