高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。     

基于贝叶斯优化LSTM的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机剩余寿命预测中深度学习算法参数优化效率低、预测准确率差等问题,在长短期记忆网络算法（LSTM）的基础上提出一种基于贝叶斯优化的LSTM算法。利用长短期记忆网络对航空发动机的传感器数据进行时间序列预测,并运用贝叶斯优化算法对长短期记忆网络的超参数进行迭代优化。利用NASA公开数据集对算法进行验证,结果表明,相较于其他算法,优化后的算法在优化参数、提高预测准确率方面有明显改善,能为保证航空器的安全使用以及制定维修替换策略提供参考。     

基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法

针对现有基于TDOA的定位算法难以适应辐射源信号非同步到达的实时定位问题,提出了一种基于TOA预测的非同步照射辐射源定位算法。该算法采用脉冲样本图外推法通过各站接收的短时脉冲列计算TDOA序列(TDOAs),并通过牛顿迭代法实现对辐射源位置的初步估计。对新到达的脉冲采用脉冲样本图外推法进行TOA预测,判别脉冲属性,进而获得新的TDOA测量值,然后采用扩展卡尔曼滤波算法实现对辐射源位置的实时更新。仿真分析表明:该算法解决了非同步照射引起的难以计算TDOA的问题,并增强了处理的实时性。     

自动榴弹发射器在直升机上射击精度分析

以外军某型35 mm自动榴弹发射器为研究对象,分析该类型武器在直升机上射击精度的变化情况,可为该类型武器在直升机上的加装和使用提供参考。     

灰色加权马氏链组合在航空装备事故预测中的应用

为提高传统灰色马氏链组合模型的航空装备事故预测水平,引入加权马氏链,提出了一种改进的灰色马氏链组合预测方法。该方法先通过建立灰色模型,提取事故序列的趋势信息,然后再利用灰色残余信息构建加权马氏链模型,合理发挥各步长马氏链的作用,以期准确刻画随机波动规律。为验证其有效性,在美国空军A级飞行事故万时率实际数据基础上,建立了灰色加权马氏链组合预测模型,结果表明,模型对2000年~2002年预测的相对误差平均控制在4.59%以内,远高于灰色叠加马氏链模型,所建的模型能够比较客观地反映航空安全的未来发展现状。     

自行高炮火控系统动态精度模拟中的视觉测量方法

身管指向测量是实现自行高炮火控系统精度闭环测试中的一个难点,提出了一种基于计算机视觉技术的自行高炮身管指向动态测量方法。首先分析了身管及标志物位置关系,然后提出了基于九步旋转的身管指向角解算方法,最后针对实际中初始高低角解算不稳定的问题,提出了多幅图像联合寻优求解的方法。实验结果表明:所提方法高低角测量精度可达2 mil,基本满足实际要求。     

多样化军事任务中军事租赁法律制度研究

正军事租赁是租赁的特殊形式,其在军队发展史上古已有之。当前,在我军执行多样化军事任务的时代背景下,军事租赁与军事采购、军事征用、军事征收等同为军事资源筹供的重要手段。对军事租赁立法,是发展这一资源配置方式的现实需要,也是军队依法动员民间资源的制度需求,理应成为完善军事法规体系不可或缺的组成部分。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于LMS谱预测和小波分解的弱GPS信号捕获算法

弱GPS信号的捕获算法是高灵敏度GPS接收机的关键技术,首先介绍了传统的GPS捕获原理,在此基础上,参考小波分解对GPS捕获信号进行降噪处理的方法,并结合LMS谱预测降噪法,提出了LMS谱预测和小波分解混合弱GPS信号捕获算法。考虑到小波分解和LMS谱预测的降噪原理不同,对3种方法对GPS捕获信号的降噪效果进行了仿真和对比。仿真实验结果表明本文所提出的降噪算法与仅用小波分解和LMS谱预测相比最大输出信噪比分别提高4.29 dB和2.93 dB。有效地提升了GPS捕获信号的信噪比和接收机的灵敏度。     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.