面向柔性加工环境的过程状态振动监测

本文运用提出的通用状态监测模型及策略,以振动信号监测为例,提取设备运行状态的振动信号方差和振动信号建立AR模型的参数估计的变化率参数作为两类通用特征参数,对柔性加工系统进行归一化监测,取得了良好的效果。建立的监测系统简洁、快速、可靠,满足柔性制造环境下设备运行状态监测的要求。     

误差随机过程的一种数据预处理方法

在数据连续采集过程中,误差是一个随机的过程,有的误差数据出现“失真”,本文结合指挥仪综合检测中动态误差情况,提出一种平稳误差过程和非平稳误差过程的数据预处理方法。     

气象水文软件测评系统建设研究

介绍了气象水文软件测评系统建设和研究情况,重点分析了测评系统的网络环境、硬件环境、软件环境、测试技术能力、测试流程管理等方面的建设和研究情况.     

军队会计流程存在的问题及优化策略

在新军事变革的背景下,军队会计流程存在不适应新管理体制需要、信息技术应用对会计流程再造力度不够、军队会计科目设置影响流程等问题。本文从界定军队会计流程的含义入手,提出了优化军队会计流程、建立智能化军队会计信息系统的四项策略,即重塑军队会计流程体系、重构军队会计信息系统、调整军队会计科目体系以及完善各流程会计处理方法。优化军队会计流程、建设智能化军队会计信息系统,不仅能够反映军事经济活动的历史信息,还能为不同类型的信息使用者提供预测、决策等支持,并有利于改善军队会计核算质量,准确反映各类资产负债的价值信息和单位的真实财务状况,对于提高军队会计信息质量具有一定的借鉴意义。     

机场变频恒压供油过程的实现

恒压供油变频调速技术在机场供油工程中的应用极大地提高了供油作业的安全性与可靠性,并且具有较好的节能效益,是一种先进的控制方式。结合机场自动供油的技术特点和运行方式,对变频恒压供油系统的控制原理进行了分析,对加油控制中多泵并联运行的调压原理和实现方式进行了详细的研究探讨。     

新课程背景下高中物理教学模式的探讨

在新课程的背景下,根据教学实际采用适应差异、注意个性发展的多样化教学模式,以弥补传统教学模式的不足,成为我国今后教学模式改革的重要走向。本文在通过对国内外历史上各种不同的教学模式与理念分析对比的基础上,对如何在高中物理教学过程中应用不同的教学模式、实施各种教学模式时所需注意的问题进行探讨,并提出建设性的意见。     

基于GRA-PSO算法的端铣工艺参数多目标优化

考虑生产实际的需求,综合最小变形误差、最大金属切除率和最大刀具耐用度建立端铣工艺参数多目标优化模型。通过对粒子群全局寻优能力和灰色理论的适应性综合分析,研究提出耦合粒子群算法（Particle Swarm Op-timization,PSO）和灰色关联（Gray Relevancy Analysis,GRA）的多目标工艺参数优化算法。该方法将多目标函数的优化问题转化为优化单项灰关联度,得到了多项工艺指标要求下的参数优化组合。将该方法应用在多目标工艺参数优化设计中取得了满意的结果,表明其具有很大的适应性。     

WinCC在数字化油库监控系统中的应用

为适应油库数字化建设需要,解决油库监控中区域分散、设备点多、监控面广导致的数据采集和统一管理较为困难、系统实时性差、可靠性低等问题,设计了基于WinCC的数字化油库监控系统。该设计应用OPC技术实现与控制器的数据交互,利用用户归档和变量归档,有效实现数据库的建立、查询和修改,克服了软件编程中与现场设备通信复杂和一般组态软件数据管理较差的缺陷,大大缩短了系统开发周期,使系统操作方便,界面友好美观,维护简单快捷,可广泛应用于油库监控。     

战时装备保障过程建模仿真研究

目前战时装备保障方案制定,多是依靠基本原则和经验,过程描述随意性大,同时保障活动的组织缺乏有效的手段,导致方案缺乏科学性、可操作性差。为此借鉴过程管理的思想,应用IDEF3方法建立装备保障准备阶段过程模型,形成规范的、易于交流的保障流程,依据过程模型采用离散事件仿真的方法对不同活动组合的过程效率进行了分析,改变以往根据排队理论经过大量计算分析效率的方式,实现战时快速准确优化过程的目的,为装备保障方案的形成提供方法支持。     

Averaging frameworks for simulation optimization with applications to simulated annealing

We present two frameworks for designing random search methods for discrete simulation optimization. One of our frameworks is very broad (in that it includes many random search methods), whereas the other one considers a special class of random search methods called point‐based methods, that move iteratively between points within the feasible region. Our frameworks involve averaging, in that all decisions that require estimates of the objective function values at various feasible solutions are based on the averages of all observations collected at these solutions so far. Also, the methods are adaptive in that they can use information gathered in previous iterations to decide how simulation effort is expended in the current iteration. We show that the methods within our frameworks are almost surely globally convergent under mild conditions. Thus, the generality of our frameworks and associated convergence guarantees makes the frameworks useful to algorithm developers wishing to design efficient and rigorous procedures for simulation optimization. We also present two variants of the simulated annealing (SA) algorithm and provide their convergence analysis as example application of our point‐based framework. Finally, we provide numerical results that demonstrate the empirical effectiveness of averaging and adaptivity in the context of SA. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012