舰船微生物腐蚀研究进展

在舰船的舱底积水和海水管系中,微生物腐蚀是重要的腐蚀形式之一。在众多的微生物中以硫酸盐还原菌(SRB)的腐蚀最为严重,主要表现为微生物的生长代谢在金属表面形成生物膜,改变了生物膜内的微环境,其代谢产物与金属基体相互作用,加速了金属的腐蚀过程.从微生物的生理学、腐蚀机理等角度,对舰船材料的腐蚀危害、微生物腐蚀研究方法和腐蚀防治措施以及微生物腐蚀的近期研究状况等几个方面进行了综述,并展望了微生物腐蚀研究的发展趋势.     

机械系统维修性预计方法分析与应用

通过对美国及前苏联维修性预计方法的分析,确定前苏联“以类似产品的维修性多元线性回归方程作为新产品维修性预计模型”的方法为机械系统维修性预计方法.在限定的条件下,采集了装甲车辆机械系统的维修性数据,并应用这些数据进行分析得出相应的机械系统维修性预计模型.     

反射射线追踪技术在城市场景多径预测中的应用

多径效应是影响通信、导航系统性能的关键因素,其不仅影响信号传播的功率衰落,还会引起信号时延、频移、极化等参数的变化,导致通信、导航系统性能下降。针对多径效应,提出基于虚拟源树、环境分区处理、背向检测等加速技术的反向射线追踪算法进行快速三维路径追踪,准确预测多径信号的损耗、时延分布。在此基础上,以城市场景为例进行算法仿真,并对任意尖劈绕射算法进行深入研究。以信号在简易街道传播为例,对比分别利用所提算法原理的MATLAB程序和利用Wireless Insite仿真得到的反射路径与功率分布,验证了算法的有效性。     

故障预测技术综述

把握新军事变革机遇,加快信息化建设步伐,对军事装备进行有效的质量监控和故障预测是技术保障的重要内容。阐述了故障预测技术,系统地介绍了现有的、比较有代表性的故障预测技术方法,并叙述了其优缺点;最后重点对故障预测技术的发展前景进行了展望,指出了该研究领域当前需要进一步研究的问题和发展方向。研究故障预测技术对提高装备的维修和保障能力具有十分重要的意义。     

基于Marcov模型的舰艇舱室火灾蔓延风险

假设舰艇舱室内火灾蔓延按照发生燃烧的物品引燃次序进行,将舰艇舱室内可燃物燃烧分成若干种不同的燃烧状态,采用时问连续状态离散的Marcov模型,先后计算舰艇舱室火灾蔓延的转移概率速率函数和转移概率函数,得到不同时间下各种燃烧状态的概率分布,从而得到舰艇舱室火灾最大风险来临时间.此半经验的理论模型,可以用于舰艇火灾风险预测.     

基于多指标相似性的T/R组件剩余寿命融合预测方法

为实现对T/R组件剩余寿命的准确预测,及时掌握装备当前健康状态和提高装备维修保障水平,分析T/R组件的故障特点,筛选出反映T/R组件状态退化过程的状态监测指标,通过计算每个指标对应的剩余寿命信息和权重,得到T/R组件的剩余寿命预测结果。通过算例分析与比较,验证了预测方法的实用性与有效性。研究结果可为电子装备剩余寿命预测提供理论指导,对合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要意义。     

基于步进应力加速老化和改进Arrhenius模型的橡胶贮存寿命预测

为准确、快速地预测橡胶的贮存寿命,在步进高温应力加速老化试验的基础上,对不同加速温度下的加速系数进行计算,获得加速因子和绝对温度倒数的曲线,发现橡胶老化过程表现出非Arrhenius特性。针对非Arrhenius特性,引入幂指数因子,采用一种改进的Arrhenius模型对加速系数进行拟合。由对数反应速率与绝对温度倒数曲线的斜率,计算了改进Arrhenius模型在不同温度下的等效线性活化能,结果表明低温下活化能减小。建立低温下的老化寿命模型,对胶料在10℃,20℃和30℃下的老化寿命进行评估。评估结果表明,该模型可为相关高分子材料腐蚀过程中呈现的非Arrhenius特性的分析及寿命预测提供参考。     

E 级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着超级计算机规模向E级迅速发展,其可靠性面临巨大挑战,基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础,现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大,影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机,提出数据采集框架（Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC）,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据,采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小,扩展性好的优点,能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。