基于灰色预测法的军械维修器材消耗规律

研究并掌握军械维修器材的消耗规律,对做好军械维修器材的保障工作有着重要的意义.基于此,研究了灰色预测法,并针对军械维修器材的实际情况,论述了如何确定影响因子,进而对灰色预测模型进行了改进,用改进后的模型研究军械维修器材的消耗规律,预测结果非常贴近实际值.     

广东省军区适时组织民兵遂行抢险救灾任务

广东省山多林密、水系密集,全年汛期和防火期各半,民兵应急救援分队抢险救灾任务重、强度大、时间长、难度高。为有效遂行任务,全省组建了6万余人的应急队伍,其中常驻分队有82支近8000人、     

低温过热器泄漏原因分析及采取措施

对某电厂锅炉低温过热器泄漏原因进行了分析,通过宏观、力学性能、金相等检查,结合基建时管子供货过程,认为低温过热器泄漏的原因是材质不良。管子出厂时就存在初始裂纹,在锅炉运行过程中,由于在外界环境和材料内部应力的综合作用下,裂纹产生了扩展,最终裂纹前端管壁不能承受管道内部压力的作用,引起管道泄漏。     

带概率因子的最小费用流经济性分析模型研究

装备跨越式更新换代,传统的备件维修保障模式已难适应装备的发展。针对备件维修级别经济性问题,在备件及其维修网络结构分析的基础上,分析各种维修费用,并借助故障树理论,设定四类模型节点:源节点、修理决策节点、转移概率节点和结束节点;分析建立带概率因子的最小费用流经济性分析的模型网络图,结合概率因子分析各种维修费用,由此建立最小费用流的经济性分析模型,并实例论证了该模型的可行性,为解决备件维修级别问题提供了一种新的思路。     

装甲钢板表面裂纹的金属磁记忆检测表征

采用预制裂纹-疲劳试验-金属磁记忆检测-信号比较分析的标定方法,研究了具有不同预制裂纹深度、不同疲劳载荷幅、不同载荷循环周次的高压五装甲钢板裂纹的金属磁记忆检测表征方法.结果表明,漏磁场法向分量的变化率与裂纹深度成正比.载荷幅越大,载荷循环周次越多,漏磁场法向分量的变化率越大,为采用金属磁记忆检测技术大量检测裂纹深度提供了一种标定方法.     

普通建筑用钢与耐火钢火灾高温力学性能对比研究

钢材的高温力学性能是建筑结构耐火设计的重要参数。介绍了耐火钢的特点,通过试验对普通建筑用钢与两种耐火钢从常温到700℃高温的力学性能进行了对比研究,结果表明:温度在400~700℃之间,耐火钢的强度折减系数比普通建筑用钢高出很多;以钢材常温屈服强度的50%为破坏标准,普通建筑用钢与两种耐火钢的临界温度分别为550℃、650℃、660℃。     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

基于自适应卡尔曼滤波的联合RSS/TOA/INS无人机定位算法

针对在全球导航卫星系统信号拒止环境下(如山地、隧道、峡谷)无人机集群常规定位方法受限问题,提出通过集群之间的协同定位,对卫星信号拒止的低成本无人机进行导航恢复的滤波方法,从而有效抑制纯惯性导航系统(INS)定位发散。在获取定位数据方面,首先采用基于超宽带(UWB)和Zigbee设备分别通过到达时间差(TOA)和接收信号强度(RSS)的测距方式得到测距信息,然后进一步利用最小二乘方法解算得到定位局部坐标。考虑到RSS测距远、精度低,而TOA测距精度高、测距范围小的特点,提出一种基于TOA/RSS/INS的序贯扩展卡尔曼滤波算法,通过引入自适应因子,为短程定位信息提供TOA/RSS两路定位冗余的同时,在长程TOA定位失效时仍可利用RSS定位来抑制惯性导航的发散。实验结果表明,该算法在近程可由RSS/TOA提供冗余测距信息,通过自适应因子可将定位精度改善至2m;在长程,尤其TOA定位失效的范围外,同样可以提供误差约为5m的定位信息。相对于传统扩展卡尔曼滤波,所提出的自适应序贯卡尔曼滤波算法有效提高了定位精度,为解决传统定位受限条件下的基于无人机无线电定位研究提供新的思路。