阶段事故树分析在舰艇火灾消防上的应用

对火灾过程的研究一直以来都是舰艇消防研究的重点,利用阶段事故树工具从火灾宏观发展过程的角度出发将舰艇火灾划分为6个发展阶段,研究了每一阶段的诱发因素,得出了导致这些因素的基本事件,并通过对它们各自结构重要度的比较明确了重点,最后分析给出了各阶段的应对措施并提出了相应的合理化意见建议。     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

多爆炸成型弹丸性能参数灰关联分析

为了获得各参数对多爆炸成型弹丸毁伤性能的影响程度,以EFP速度和MEFP发散角为参考序列,以药型罩和装药参数为比较序列,运用灰关联理论对影响MEFP毁伤性能的参数进行了灰关联分析。在此基础上,应用灰关联分析结果完成了MEFP战斗部优化设计。结果表明:在较少样本空间前提下,采用灰关联理论可以分析获得影响多爆炸成型弹丸毁伤性能的各因素主次关系,而且经过优化后的MEFP战斗部,大大地提高了EFP的集聚性和毁伤性能。     

PCA和ICA的舰船尾流后向散射光信号检测

水体的后向散射光信号是舰船尾流后向散射光信号检测的常见干扰,由于其在频域十分接近且信号强度大于尾流信号,因此严重影响了有用信号的提取。针对这一问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的尾流散射光信号检测方法。首先使用主成分分析对采集的散射光信号进行降维,去除冗余成分,之后使用基于负熵的F astICA算法对数据进行处理,分离了水体和舰船尾流的散射光信号,通过实验验证了该算法的有效性。     

再谈护航

本人在《现代舰船》2012年2A的专栏中发表了《开始护航之后》一文,笔者就湄公河在遭到10·5惨案后,有关方面迅速改装护航船只,恢复通航一事,在充分肯定的同时,提到了护航之后我们还能做什么的问题。这篇文章中笔者也提出了"虽然这次能够在短短两个月内实施护航,重开航路,但是我们不能固步自封"的警示。     

《美国海洋问题研究》

出版:海洋出版社出版时间:2011年5月《美国海洋问题研究》对美国建国200多年来,尤其是近50～60年海洋事业发展的脉络进行了梳理,分析总结了美国海洋事业发展过程中所采取的促进国家海洋事业发展的政策措施及理念;分析总结了美国海洋工作存在的一些重     

浅谈大数据技术在部队管理教育中的运用

大数据技术的核心能力是利用新模式和新技术,智能化分析各类信息并作出准确判断。这与单纯靠人工操作、靠人脑分析的传统方式相比,无疑具有极强的价值优势。有足够的数据就可以实现大数据的运用,"人"的思想和行为状态一定程度上也能被量化、数据化。基于此,运用大数据技术优化部队管理教育的呼声很高,不过对此我们要有一个清醒和理性的认识。一、部队管理教育中大数据技术运用之"难"大数据技术的作用自不待言。但部队工作任务、生活环境的特殊性,使得在管理教育中运用大数据技术存着在诸多现实困难和障碍。     

在ROBINSON-LUXEMBERG 框架下的近初等过程论

本文在Ｒｏｂｉｎｓｏｎ－Ｌｕｘｅｍｂｅｒｇ框架下重建了由Ｎｅｌｓｏｎ所创立的近初等过程论,更有意义的是我们由近初等过程可找回原来的标准过程,为在此框架下运用近初等过程论做随机分析打下了基础。     

轴承—转子系统故障的诊断方法

从转子动力学的角度将轴承—转子系统的常见故障分为强迫振动故障和自激振动故障,以轴承—转子系统中最有代表性的9个异常振动分量的频率特征为故障特征量,建立了系统故障的BP网络诊断模型.对于强迫振动故障可以采用BP网络诊断方法进一步确定故障源,对于自激振动故障采用在线动力学分析的方法找出引起系统失稳的原因,通过改变某些参数去消除自激振动.