多壁碳纳米管的制备研究

主要介绍了碳纳米管在检测,防护、洗消等防化领域的潜在应用前景及其制备方法。通过对浮动催化法制备碳纳米管的影响因素的控制和选择,得到了制备纯净碳纳米管的优化条件。同时,讨论了浮动催化法制备碳纳米管的各工艺条件对碳纳米管形态的影响规律。SEM、TEM、HRTEM、Raman光谱等测试结果表明,在选择该文的条件下可以生长出纯净的碳纳米管,为进一步开发碳纳米管在防化领域的应用打下了良好的基础。     

基于观测器的某火控系统故障诊断方法

以某自行高炮火控系统为对象,研究了基于状态观测器的故障诊断方法,并作了仿真试验.通过状态观测器提取相对余差来检测和识别故障.试验结果表明,对于火控系统中可以建立数学模型的分系统或单体,基于观测器的故障诊断方法具有较好的诊断效果.该方法已成功应用于某高炮火控系统的综合检测与诊断设备中.     

装甲车辆工况监测参数的选择

为提高装甲车辆工况监测工作的规范性和可操作性,文章在对典型的履带式装甲车辆状态监测参数及技术性能检验方法的研究和分析的基础上,提出了在工况监测过程中,监测参数的选择方法和依据,并提出了典型的装甲车辆各机械系统工况参数。     

装甲装备工况监测与智能车务管理系统研究

介绍了一种装甲装备技术状况监测与智能车务管理系统。该系统由管理计算机及局域网络、车载装备工况监测模块(灰匣子)、手持式数据采集器等部分构成,各主要硬件单元间全部采用蓝牙模块实现无线通信,辅以数据库技术、局域网技术,实现了装备车务管理的信息化和智能化,并在实际中得到了具体的应用。应用结果显示,该系统实现了装备工况监测和车务管理的最基础的数据采集,为实现参数信息化奠定了良好的基础。     

【专题】人工智能装备质量监督效能研究

近年来,人工智能技术迅速发展和渐趋成熟,在装备领域的应用大放异彩,极大地拓展了传统装备性能,特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战,现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上,重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议,以期为人工智能装备的发展建设提供参考。     

装备设计试验的关键过程及控制要素

结合装备研制工作情况,通过分阶段系统性分析、梳理,识别出装备设计试验关键过程与控制要素,细化贯彻实施,达到提高设计试验的成功率,提升装备研制的整体质量水平。     

多因素观测来源不确定的多目标跟踪算法

杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性.     

设备健康状态评估指标体系约简方法

针对设备健康状态评估涉及指标多、指标间关系复杂的问题,提出基于粗糙集和遗传算法的设备健康状态评估指标体系约简方法.将粗糙集理论和遗传算法相结合,对设备健康状态评估指标进行约简的同时,提高约简效率.某燃气轮机健康状态评估指标体系约简案例显示,该方法能够在不失代表性、系统性的前提下,将复杂指标体系约简为较为简洁、明了的指标体系,保持评估结果准确的同时减少信息收集工作量.     

OPM模型到DoDAF作战视图的转换方法

发展了将对象过程方法论(OPM)模型转换为美国国防部体系架构(DoDAF)作战视图(Operational View,OV)的方法.该方法能够用于军事概念模型开发.以近距空中支援案例展示了这一方法的有效性.该方法保证了作战视图各模型的一致性,提高了模型开发效率.