大口径舰炮摆弹机构柔体动力学及 弹药运动误差研究

为提高舰炮自动机机构和弹药运动的控制精度,需要研究自动机柔性动力学问题。首先,利用多体动力学理论,研究弹药摆弹与转弹之间的交接运动误差;然后,根据拉格朗日方程推导了特定浮动坐标系下摆弹臂柔体动力学方程,分别由摆弹臂柔体与刚体动力学模型,分析了柔性摆弹臂的前四阶主振动响应,进一步比较了柔性体振动对于误差的影响。研究表明:在弹簧驱动条件下,柔性摆弹臂在大范围运动的同时包含着高频振动,由动力弹簧输出的摆角包含有振动成分;根据弹性振动引起的(角)位移响应误差,可以确定摆/转接口中摆弹臂摆角、弹药位移与姿态误差裕度,而抑制柔性摆弹臂一阶主振动可以有效减小响应误差。该研究结果可用于摆弹臂结构优化并以此提高摆/转接口的可靠性。     

整体缝合夹芯结构复合材料力学性能

所设计的新型整体缝合泡沫夹芯复合材料结构,能够避免一般斜缝方式引起纤维交叉损坏的弊端。采用真空导入模塑工艺制备整体缝合泡沫夹芯结构复合材料,研究缝合结构、缝合方式以及缝合纱线用量对整体缝合泡沫夹芯复合材料平压力学性能和弯曲性能的影响。结果表明,新型缝合结构在保证平压力学性能的同时,相比于垂直缝合结构弯曲破坏载荷提高了94.4%;穿透缝合方式能够显著提高试样的平压强度和弯曲破坏载荷;随着缝合纱线用量的增加,整体缝合泡沫夹芯复合材料的压缩和弯曲性能显著提高。     

基于小波包和支持向量机的舰用发动机故障诊断

舰用发动机是一个复杂的大系统,由于受到海洋恶劣气候的影响,其故障发生的概率大大增加,因此,对舰用发动机故障诊断进行研究具有重大实际意义。以舰用发动机的主泵轴承为例,提出了基于小波包和支持向量机的故障诊断方法。首先采用振动加速度传感器获取轴承的振动信号,然后对采集数据进行多层小波包分解,求各频带信号能量,形成各种故障模式下的特征向量。将形成的故障特征向量训练集输入到支持向量机,通过训练建立诊断分类器,并运用测试数据对建立的诊断分类器进行测试。实验结果表明,该方法可以很好地实现舰用发动机故障诊断效能,具有很好的工程应用前景。     

集对分析和LS-SVM相结合的装备研制风险综合评价法

为有效降低或规避武器装备研制风险,确保装备研制项目的顺利推进,提出一种基于集对分析理论与最小二乘支持向量机方法的装备研制风险综合评价方法。根据武器装备研制特点,建立装备研制风险评价指标体系。在此基础上,引入集对分析理论中的联系度和集对概念构建训练样本和测试样本。利用样本对最小二乘支持向量机进行训练测试,得到装备研制风险的评价模型,并给出评价结果。案例分析表明,所提方法过程简便,定性定量结合,形式易于理解,评价结果也更加贴近实际,对于提升装备研制项目风险管理和决策水平,具有重要的实际意义。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

基于SVR弹药消耗数量的预测建模

精确化保障已成为航空武器弹药保障发展的新趋势。针对弹药消耗数量预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用SVR方法,建立了某型弹药消耗量的预测模型。仿真试验结果表明,SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于LSSVM的JPEG图像信息隐藏盲检测算法

提出了一种基于LSSVM的针对JPEG图像的信息隐藏盲检测算法。该算法在提取JPEG图像的12维特征向量的基础上,通过LSSVM分类器对待测图像进行分类,以达到检测载密图像的目的。实验结果表明,该算法构建的LSSVM分类器对载密图像进行盲检测时,正确检测率较高,能够实现针对各类JPEG图像信息隐藏算法的有效检测。     

支持向量机和声发射技术在齿轮裂纹故障诊断中的应用

为了解决齿根疲劳裂纹故障难以识别的问题,对齿轮箱正常和裂纹故障状态的声发射信号进行时间序列分析,利用AR模型的自回归系数作为齿轮箱不同状态时的特征向量,形成支持向量机的训练样本对支持向量机进行网络训练,实现对齿轮箱正常、轻微裂纹和严重裂纹故障状态的识别与诊断。实验结果表明:基于支持向量机和声发射技术的齿轮箱故障诊断系统能够准确地识别与诊断齿轮箱的裂纹故障状态,它对于齿轮裂纹故障检测是一种有效的诊断手段。