一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统建模的有力工具,但其学习能力不强。以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,并在此基础上引入人工神经网络技术,定义了模糊学习Petri网模型。模型中的隐含库所和变迁将人工神经网络中隐含神经元内部信息处理过程明确化,然后对该模型提出一种逐层调整变迁阈值的训练算法,该算法通过逐层调整的方式来获取变迁的阈值,改善了网络的学习效率,并对算法的收敛性进行了证明。最后,以故障推理实例验证了算法的有效性与实用性。     

船舶电力系统可靠性评估的自适应模糊Petri网方法

针对船舶电力系统可靠性建模难的问题,提出了一种适用于电网结构可靠性估计的自适应模糊Petri网模型。该模型首先给出了模糊神经Petri网定义及其适用于可靠性建模的引发规则,并在此基础上提出一种学习算法。该算法既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力。最后,建立了船舶电力系统可靠性评估模型,并通过定性分析和定量计算,验证了该模型和算法的有效性。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于正交试验的大型降落伞开伞冲击载荷影响因素分析

对大型伞开伞过程冲击载荷的影响因素灵敏度进行研究.采用充气时间法对降落伞的充气过程进行建模,并运用正交试验设计方法设计了数值试验来分析初始条件、回收物参数、减速伞参数、主伞参数和环境条件等21个影响因素对主伞和减速伞的2次开伞力峰值、主伞开伞时刻动压等5个指标的影响及灵敏度.通过对比4组不同初始条件的数值试验结果,提出了影响减速伞和主伞开伞冲击载荷的主要因素,并具体分析了各个因素的影响方式.     

频率步进雷达高分辨距离像解模糊方法研究

针对频率步进雷达中存在的高分辨距离像模糊现象,通过分析其本质原因--周期延拓引起循环移位,提出了一种等效混频解距离像模糊的新方法,并给出了等效混频本振频率的选择范围.通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

雷达装备保障性评估模型

雷达装备的保障性评价中的信息量少且信息具有模糊性和不确定性,灰色系统理论是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法.为了对雷达装备保障性进行评估.采用模糊白化灰色关联模型,在定性指标模糊白化的基础上对雷达装备保障性进行灰色关联分析,得到可靠性较高的评估结果,该模型对提高雷达装备保障性评估结果的准确性和改进雷达装备的保障性工作具有指导意义.     

基于熵权的机械传动系统方案评价的模糊AHP法

针对机械传动系统涉及因素较多且各因素具有不同程度的模糊性的特点,分析了机械传动系统方案的评价指标,建立了方案评价指标体系,并运用基于熵权的模糊层次分析法(AHP)建立了机械传动系统方案评价模型.以一个带式输送机的传动方案为例,成功选出了适合已知工况的最佳方案,验证了方法的有效性.     

基于层次分析法的国防生培养质量模糊综合评价

国防生已经成为军事人才的重要来源之一。为客观、有效地评价国防生培养质量,不断为提高国防生综合素质提供可靠的依据,文章针对国防生培养质量的影响因素大多难以量化的特点,运用层次分析法的模糊综合评价法对国防生的培养质量作出了评价。     

改进火炮拖动随动系统跟随特性的方法

为了提高火炮拖动随动系统跟随误差精度,在三环伺服控制系统的基础上,提出了一种经典控制和智能控制相结合的方法.利用误差补偿的思想,在位置环采用前馈校正和超前校正的复合控制.采用模糊PI参数自整定控制的思想,在速度环上设计了智能模糊控制器.仿真结果表明,与PID控制系统相比较,系统的动态误差精度从10-3提高到10-4,明显地增强了火炮拖动随动系统的动态跟随特性,并使系统具有较强的鲁棒性.     

C~4ISR需求过程概念

为了规范C4ISR需求工程中的实践活动,提出C4ISR 需求过程的概念.首先,根据C4ISR 需求涉及的作战领域、功能领域、技术领域,将C4ISR 需求划分为能力需求、系统需求和技术需求.然后,定义C4ISR 需求过程的概念,提出由需求领域、需求开发、需求管理构成的三维的C4ISR需求过程框架,需求开发活动包括需求采集、需求建模、需求检验和需求生成,需求管理活动包括关系管理、变更管理和版本管理.最后,给出C4ISR需求过程在C4ISR系统全生命周期各阶段中的实施,说明了其重要性.