小子样鱼雷装载失效率与工作失效率关系

鱼雷装载试验信息很少,用数理统计方法评估其装载失效率,结果不能真实反映实际情况.利用灰色系统理论的GM(1,2)模型,结合实例对鱼雷装载失效率和工作失效率的关系进行建模,研究两者之间的关系,推算鱼雷装载失效率.计算结果表明,该方法能达到令人满意的拟合和预测精度,方法简单,具有实用价值.     

低速大雷诺数混合飞艇气动性能分析

针对混合飞艇体积巨大同时气动外形复杂使得现有条件的风洞试验很难精确测量其气动性能的问题,开展了适用于混合飞艇气动性能分析的计算流体力学(CFD)的数值分析方法研究。考虑混合飞艇低速大雷诺数的特点,将变分多尺度方法 (VMS)与动态Smagorinsky大涡模拟(LES)模型相结合,提出了组合的VMSLES湍流模型。将基于RANS方法和LES方法的其他三种湍流模型相对比,利用雷诺数相近、实验数据丰富的6:1长椭球飞艇对不同的湍流模型进行了对比验证。结果显示LES方法预测结果与实验结果吻合较好,优于RANS方法,并能显示更多流动细节,而组合的VMS-LES模型能够更精确地捕获实验研究中观察到的二次涡。利用组合的VMS-LES模型对有翼HAV与多囊瓣HAV进行了气动性能分析,并研究了不同部件对飞艇气动特性的影响。结果表明,由于尾翼表面产生的一次涡与二次涡相互作用,尾翼在增加气动升力的同时也增加了阻力。     

基于深度学习的网络安全预见路径研究

当前,我国正处在由网络大国向网络强国转变的关键时期,网络安全威胁不容小觑。以深度学习为代表的人工智能技术在网络安全领域的应用价值日益凸显,着眼基于深度学习的网络安全预见路径和价值趋向研究,能够从方法论层面有效提高抵御网络安全威胁的主动性和针对性,实现由"被动防御"向"主动预见"的网络安全战略升级转型。文章探讨相关概念内涵,提出"数据预判—技术预测—战略预见"的网络安全预见逻辑路径,并对深度学习技术在网络安全预见领域的应用前景进行探讨,从技术的融合渗透、开源共享、要素协同治理等方面阐释了网络安全预见的价值趋向,通过理论分析论证深度学习技术对提升网络安全预见力的重要作用。     

岩土材料屈服准则的可靠度解析

视岩土材料强度参数为正态分布随机变量,以可靠度理论为基础,推导了Drucker-Prager准则和Mohr-Coulomb准则可靠度判别的解析表达式,并通过Monte-Carlo法和一次可靠度方法验证了其正确性.应用所得到的可靠度解析公式分析了岩土材料强度参数的均值和变异性对屈服准则判别结果的影响.结果表明,强度参数的变异性对Drucker-Prager准则和Mohr-Coulomb准则可靠概率的影响程度不尽相同,在变异系数较大的情况下,它们对可靠概率的影响显著,不可忽略.该研究结果为岩土材料屈服的可靠度判别提供了一条新思路.     

基于马尔可夫预测的低消耗弹药库存仿真建模分析

应用马尔可夫方法的无后效性原理,建立了低消耗弹药库存的预测模型,为该类弹药的年度供应提供依据。在模型建立的基础上,对其仿真算法进行了描述,并应用计算机进行了仿真实现。     

基于云理论的装备技术状态预测

通过分析装备技术状态变化的模糊性和不确定性等特性,提出了基于云理论的装备技术状态预测模型.根据装备技术状态劣化趋势,给出了基于云模型的时间序列状态预测方法,有效地运用了装备状态评估中的主观预测知识.将历史趋势与当前趋势相结合,实现了基于时间序列的状态预测.最后以某装备的发动机为研究对象,对发动机状态的动态评估值进行了预测,验证了该状态预测方法的有效性.     

基于θ-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法(θ-QPSO)实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。     

基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测方法

提出了基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测新方法,明确了应用加窗线性卡尔曼滤波模型进行剩余使用寿命预测的过程。应用试验数据验证了方法的有效性,案例分析结果表明:对于退化指标在前期平稳、后期突变的齿轮箱全寿命试验数据,剩余使用寿命的预测值与实际值在齿轮箱运行的前期相差较大,而在后期则较为相近;通过对退化指标值进行拟合处理,可以明显消除退化指标值波动对剩余使用寿命预测值的影响。     

基于相似性的装备剩余寿命预测研究

为了更有效估计装备的剩余寿命,对基于相似性的寿命预测方法进行研究。首先介绍基于相似性的寿命预测方法的基本概念和流程,然后研究基于高斯核回归的退化轨迹提取方法,在传统欧氏距离的基础上,考虑时间范围的影响,改进相似度计算方式,最后用高斯核密度估计得到剩余寿命的区间估计值.一个数值仿真试验表明,基于相似性的方法能够利用失效历史样本对装备的剩余寿命进行有效预测.     

基于Petri网的多状态运输网络端端可靠度计算方法

经典的网络可靠性问题认为网络和部件只存在完全工作或完全故障两种状态。但在运输网络中,节点和弧可能处于某种中间状态,即存在多状态特性。描述了一种基于Petri网计算多状态运输网络端端可靠度的方法,节点和弧的能力可以服从任何分布,传输时间是与其当前能力和运输需求有关的的随机值。能力随机有色Petri网被用于模拟系统行为,通过仿真估算多状态运输网络的端端可靠度,同时可以确定可靠度最高的最优路径,最后给出了一些计算实验。