基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

战场电磁频谱实时管理问题研究

高技术条件下的作战,参战力量多元,各种各样的电子信息作战装备同时应用于战场,加之敌方激烈的电磁干扰以及民用电磁设施的影响,使得战场电磁环境极其复杂,可用频谱资源十分有限.在这种情况下,只有加强战场电磁频谱实时管理才能充分、合理地利用电磁频谱,达成最佳作战目的.本文正是基于对战场电磁频谱实时管理这一重要问题,提出一些新的想法,对未来作战中进行战场电磁频谱实时管理有一定的现实意义.     

支持向量机的可靠度时序预测分析与应用

提出了一种利用支持向量机进行可靠度时序预测的方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机涡轮增压器可靠度预测,结果证明该方法具有较高的预测精度和较强的推广能力,对于一般意义上的可靠度监测具有重要的价值.     

“迷狂式”构思状态及成因管窥

具有强烈的思想感情和丰富的想象,是中西方诗歌的共同特点。但由于中西方历史和文化背景等方面的不同,中西方诗歌在许多方面存在差异,中西方诗人构思时的情绪状态也有差异。中国有“虚静说”,西方有“迷狂说”。西方诗人的“迷狂式”构思状态亦有其产生的原因。     

POMDP在战场决策评估中的应用和仿真

通过将贝叶斯统计方法和POMDP(部分可观测马氏决策过程)方法相结合,采用计算机模拟的方式,预测在给定条件下可能产生的各种作战决策的质量.为解决不确定条件下对决策质量的定量评估提供了一种比较可行的方法.     

GNSS系统的现状与发展

介绍了当前GNSS系统(GPS,GLONASS,GALILEO)的现状和发展方向,并分析了国内北斗卫星导航系统(BD-I/BD-Ⅱ)的组成应用和发展方向.对这4种卫星导航系统的异同进行了综合对比说明,并对GNSS系统的发展前景进行了分析和预测.     

浅谈教师考评中的心理与调控

“学校或者其他教育机构应当对教师的政治思想、业务水平、工作态度和工作成绩进行考核。考核应当客观、公正、准确,充分听取教师本人、其他教师以及学生的意见。”考核作为系统而存在,被考评者和考评者是考核中互相联系着的两个要素。在实施考评制度过程中,被考评者和考评者的心理状态如何,也是关系到考评成败的因素,对今后工作的开展是否顺利有着直接的影响。因此,我们必须对被考评者和考评者的心理调查、分析与调控,以保证考评工作的顺利。     

机械状态振动烈度监测方法研究

介绍了振动标准和振动测量的基本现状,分析了振动烈度的时域和频域计算方法,后者对信号类型的适用性强,对计算频率范围的选择灵活,避免了利用微积分进行信号类型转换和滤波等复杂处理,通过实例给出了应用振动烈度监测机械设备状态的注意事项。     

有向无环图决策支持向量机和经验模式分解在轴承故障诊断中的应用

当旋转机械发生故障时,其振动信号常常表现出较为复杂的调制形式,经验模式分解能根据信号的真实物理意义完成自适应分解。支持向量机由于其出色的学习性能和良好的推广能力,使其在包括故障诊断在内的众多领域得到较为广泛的应用。利用经验模式分解结果提取频带能量特征向量,采用有向无环图决策支持向量机实现对轴承状态的判别,并基于留一法优化支持向量机的模型参数。最终的应用结果表明,基于EMD和有向无环图决策支持向量机方法可以有效实现对轴承的状态判别。