计算机辅助复杂曲面轮廓度误差评定的通用数学模型

本文建立了用最小二乘法评定复杂曲面面轮廓度误差的通用数学模型。运用该模型可对任意曲面面轮廓度进行评定,从而将平面度、圆柱度、球度以及任何面轮廓度误差的评定归结在统一的模式中。由于所建立的模型直观、明了,很容易在计算机上实现,因而可在生产实际中普遍推广应用。并对轮廓度误差进行了定性和定量分析,将其分离成形状误差、参数误差和位姿误差,给出了分离公式和误差补偿原则。     

工程数据库管理系统DATFEA的符号对象模型及实现技术

本文主要论述符号对象模型的形式化定义及DATFEA标识系统的实现技术,文中对COHOR复杂对象模型的属性(域)进行了广义扩展,引入了对象标识、符号值、符号对象、值对象等概念,并讨论了DATFEA的总体结构及符号对象模型的逻辑组织方法。     

工程数据库管理系统DATFEA的复杂对象模型

本文根据CAD应用中广泛存在着复杂结构的工程对象以及工程对象之间以层次联系为主的特点,综合关系数据模型和层次数据模型的优点而设计出一种新的数据模型——COHOR数据模型,本文提出COHOR数据模型的形式化定义,并证明COHOR对象集在子对象关系下作成一半序格,讨论了COHOR对象的基本操作。     

防空C~3I通信子网信息模型

分析了防空Ｃ３Ｉ系统通信子网数据到达、处理、传递的随机分布规律及其影响的诸因素,并提出了数据到达的ＡＲ（１）随机序列模型。分析所得出的结论,对建立仿真系统及通信子网性能分析有参考价值。     

基于结构自整定前馈网络的雷达目标识别研究

概述了基于雷达成像的目标类型识别技术。阐述了多层前向网络的分类特性,提出一种网络结构自整定算法来训练网络,并构造分类器,对基于转台成像实验的雷达目标类型识别问题进行了仿真研究。研究结果表明,经结构自整定算法训练后的前馈网络对成像雷达目标具有较好的推广识别能力,识别率达到９０％。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

工作站网络并行计算的性能分析

本文介绍了异构工作站网络环境下一种新的并行计算性能评价标准。应用该标准分析了在四台异构的ＳＧＩ工作站上浅水波方程并行计算的性能     

基于多路归并的演绎故障模拟方法

提出了一个基于多路归并技术的演绎故障模拟方法,该方法对于集合运算∪,∩,-的计算复杂性是拟线性的,从而保证本文所提出的故障模拟方法的计算复杂性是拟线性的。     

改进的BP算法在柴油机故障诊断中的应用研究

利用改进BP算法的神经网络对柴油机进行故障诊断.首先讨论了其训练算法,然后确定了柴油机故障诊断所用特征参数及故障种类,并提出特征参数数据归一化公式,最后以6-135ZC柴油机为例,将实验数据输入网络验证.结果表明,神经网络对柴油机故障识别率很高,应用于柴油机故障诊断领域是切实可行的.     

面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法

针对目前指挥控制网络关键节点识别方法利用局部信息识别精度低、利用全局信息识别复杂度高的问题,提出了一种面向结构洞的指挥控制网络关键节点识别方法,该方法综合考虑了指挥控制网络结构特征和全局拓扑信息,引入了层级流介数的概念用以计算网络的约束系数。实验分析表明,该方法提高了关键节点识别精度,降低了算法复杂度,更加适用于指挥控制网络关键节点识别的需要。