微波辐射Fenton反应降解罗丹明B研究

Fenton试剂在降解有机污染物方面具有无二次污染等优势,但由于存在降解速率较慢的缺陷,在工程实践中尚未得以推广应用。考虑到微波具有促进有机化学反应速率的功能,采用微波和Fenton试剂联合作用氧化降解罗丹明B,对降解罗丹明B的优化实验条件进行了研究。首先研究了单一因素对降解效果的影响,然后对各种因素的综合作用效果进行了分析,得出了降解的优化实验条件。研究表明,微波能有效促进罗丹明B的降解脱色,而且能大大缩短反应时间,降低反应成本,增强Fenton氧化反应的活性,提高降解效果。     

B4C／Al复合板中应力波行为分析（Ⅱ）

在已建立的应力波传播模型和研究弹、板间作用力所获结果的基础上,为分析复合板应力的变化,对复合板弹板碰撞承受的应力进行了简化处理,根据应力波传播特性,确定了复合板内能量集中区域,研究了应力波在复合板巾的传播和能耗,并讨论了应力波对陶瓷的作用。通过近似计算,发现烧蚀消耗的弹丸动能较大,在复合板中,Al板的塑性变形吸收了19％的弹丸动能。     

基于BP神经网络的火控雷达抗干扰效能评估

建立了火控雷达抗干扰效能评估体系,给出了评估体系中各个因子的计算方法,克服了输入值与评价结果之间非线性关系复杂的难题。探讨了应用人工神经网络解决火控雷达抗干扰效能评估问题,并且给出了神经网络的评价模型及算法。实例证明该方法是可行的,模型用于火控雷达抗干扰效能评估可较好地克服人为因素的影响,使评估结果更为合理可信。     

基于STEP的AI—ESTATE数据类型转换方法

针对ATML标准中诊断信息描述一致性问题,提出了基于STEP的AI—ESTATE数据类型转换方法。首先介绍了ATML中诊断信息的描述标准,其次分析了AI—ESTATE信息描述的转换方法,然后应用STEP28针对CEM存在的数据类型进行了EXPRESS-XML匹配结构和功能结构一致性研究,最后建立了CEM典型数据类型的XML标准化描述。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1,1）模型产生误差的两个主要原因出发,重新选择灰导数,并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1,1）组合模型,提出了求该组合模型参数的计算方法,通过实例验证了组合模型的模拟精度,具有重要的应用价值。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象,仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度,而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式,可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

不确定多属性决策的单目标优化方法研究

运用神经网络的非线性映射和遗传算法的寻优特性,建立了不确定多属性决策的单目标优化模型。把属性值区间作为遗传算法染色体的搜索范围,用训练好的神经网络计算适应度。用不同的适应度函数来计算综合属性值区间数的下界和上界,然后对方案进行排序。算例结果表明,该方法是可行的。     

“咆哮”而来的电子“利刃”——美海军新一代电子战飞机EA-18G“咆哮者”

近年来美军发动的几场局部战争中,美海军装备的EA-6B“徘徊者”电子战飞机为夺取战场的“制电磁权”立下了汗马功劳。但随着服役年限增长,飞机性能老化,美海军的这个“慢腿老爷爷”正逐渐被新的有“咆哮者”之称的EA-18G新型电子战飞机所取代。     

基于压力测量的发动机汽缸磨损寿命预测方法

对不同摩托小时的某型坦克发动机进行了实车检测试验,采用压力传感器测量了发动机汽缸压缩压力,分析了汽缸压缩压力随发动机使用时间的变化趋势。分析了汽缸套磨损的特点及对发动机使用寿命的影响。针对发动机汽缸磨损的非线性特点,建立了人工神经网络预测模型,实现了对坦克发动机汽缸使用寿命的预测。