基于并行模拟的多核集群系统性能预测和分析

针对多核集群系统所表现出的新的性能特征,提出了面向多核集群系统消息传递应用程序的并行模拟模型并设计、实现了一个并行模拟器MCPSim(Multi-core Cluster Parallel Simulator),MCPSim在功能模型和性能模型上体现了片内核间、结点内片间以及结点间等三个层次上消息通信的特点,同时支持对应用的消息数量、通信量等的百分比分布的profiling功能,采用PRIMEJ、acobi3D、NPB IS以及HPL等Benchmark程序对MCPSim进行了测试,结果表明MCPSim性能预测的精度优于BigSim,同时能够广泛应用于针对多核集群系统消息传递应用程序的性能分析中。     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

基于D-S理论的神经网络作战效能预测方法

提出一种基于D-S理论的神经网络预测方法,采用改进的证据理论对作战效能预测指标体系进行优化选取,降低了由于预测指标体系的模糊性和不确定性造成误差;在此基础上,建立基于Elman网络的作战效能预测模型,通过对作战效能的预测仿真及测试,验证了该方法的可行性和优越性。     

存在工作历程产品的加速寿命试验统计分析

加速寿命试验(ALT)可在较短时间内获得产品的寿命及可靠性信息.利用ALT对产品的剩余寿命进行评估时,常常将已工作过的产品进行抽样并投入试验,在这一类样本的ALT数据统计分析时如何处理初始工作时间,成为ALT应用中的一个重要问题.工程实际中评估此类样本的剩余寿命时常常忽略初始工作时间,将其视为"用后如新"或"无记忆性"产品.但此假设必须以产品寿命服从指数分布为前提,而大部分机电产品的寿命服从Weibull分布,因而该方法在应用时必然会产生较大误差.针对这一问题提出了一种新的基于时间折算的ALT数据统计分析方法,并利用Monte Carlo仿真对其估计特性进行对比研究,结果表明此方法能有效评估存在初始工作历程产品的剩余寿命,估计精度优于原方法.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

装备维修中备件需求率的预计方法

通过研究装备维修过程中器件的固有可靠性和维修性,着重分析了影响维修器件需求率的主要因素,利用系统建模和仿真的方法,分别针对耗损类型器件和可修复类型器件建立了相应的需求数学模型,最后给出了维修备件需求率的预计方法.     

关于ADC法评估C~4ISR系统效能中的可靠性

针对运用ADC法评估防空C4ISR系统效能中,可靠性是影响系统效能的重要因素,对C4ISR系统的可靠性进行研究,重点分析了软件及通信网可靠性的估算公式,并在此基础上建立可用性A和可信性D数学模型.最后,通过实例分析证明了可靠性对系统效能评估的重要影响.     

装备故障诊断和预测技术综述

结合故障诊断与预测技术的国内外研究现状,综述了故障诊断和预测的完整性认知模型,并以此对蓬勃发展的故障诊断和故障预测技术进行了分类与综合分析。同时针对故障的不确定性特征,对故障诊断和预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,分别从实际应用及扩展的四个方面提出了故障诊断、预测,以及PHM技术未来发展的几个问题。     

灰色GM(1,1)模型在电子装备寿命预测中的应用

介绍了传统装备可靠性试验数据评估的不足,为此根据灰色预测的基本原理,用GM(1,1)模型并通过精度修正,给出了实际应用中的预测方法.最后通过具体实例,对电子装备未来可能发生故障的范围进行了预测,取得令人满意的结果,从而证明了该预测方法能为装备的维修保养提供重要的数据支持,对研究武器装备的可靠性具有重大现实意义.