靶场外测数据实时处理软件设计

根据靶场飞行试验任务需求,对外测数据实时处理软件所用到的测元参数、关键数学模型、算法、装订参数等进行了分析,综合运用了数据检择、滤波与平滑等技术,避免了＂台阶跳＂、＂死码＂等野值干扰,形成了实用、可靠的外测数据实时处理方法。软件设计采用多进程、多线程体系结构,合理地分解了系统的功能,建立了一套实时、高效、可靠的软件程序框架,并在该程序框架下设计了各软件功能模块。     

多核异构冗余模型设计与可靠性分析

为进行电磁仿生研究,提高复杂电磁环境下控制系统运行的可靠性,在一种新型计算机系统结构框架的基础上,提出了多核异构冗余模型,设计了互关总线协议,实现了相应的容错策略,进而进行了异构双机冗余系统的实验,并利用马尔可夫过程模型分析了系统的电磁抗扰能力。实验表明,该模型能够有效地提高系统可靠性,满足相关仿生研究的设计要求。     

火炮炮闩击发机构可靠性强化试验技术

为提高炮闩的试验效率和可靠性,将可靠性强化试验理论引入其可靠性研究中。以火炮炮闩为强化试验载体,基于虚拟样机技术对击发机构磨损失效进行强化试验研究,依据受力分析确定了增大击针簧刚度的强化试验技术,通过仿真试验和分析,结果表明机构磨损量强化系数随强化应力水平的提高而变大,所确定的强化试验技术加快了零部件失效进程,有利于缩减可靠性试验的时间,为可靠性强化试验在装备机械系统中的应用提供理论和技术支撑。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题,提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架,对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究,并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例,可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

基于动态窗口的灰色加权填充算法及应用?

为解决复杂系统中单属性缺失数据填充困难问题,提出了基于动态窗口的灰色加权填充算法。该算法通过建立双向灰色预测模型,并采用模型精度评价系数加权填充缺失数据,有效增强了算法的准确性;提出基于灰色模型评价系数反馈的动态伸缩窗口概念,寻找产生最优模型的训练数据序列,使算法具有良好的鲁棒性和适应性。实验结果表明,该方法在RMSE和MA两项指标上均优于传统的双向灰插值、灰插值、多项式插值等方法。     

HBase中半结构化时空数据存储与查询处理

针对在HBase中如何进行有效的半结构化时空数据存储和查询问题展开研究,对该问题进行形式化描述,并利用半结构化处理方法 TwigStack提出HBase的半结构化时空数据存储模型,在此基础上开展了半结构化的时空范围查询和kNN查询。在真实数据集中进行实验,与需要硬件配置较高的MongoDB进行了对比,结果表明在普通配置的机器上,所提出的半结构化时空查询算法与MongoDB性能相近,在实际中具有优势。     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

舰艇通信训练数据支持系统设计?

可靠的数据保障是舰艇通信训练效果评估工作开展的基础。针对舰艇通信训练数据记录存储不规范、处理技术运用不合理和可视化程度不高等问题,构建一种实用性较强的舰艇通信训练数据支持系统。该系统充分融入数据挖掘、数据仓库和数据可视化等技术的优点,可对训练数据进行充分的分析处理,能够直接服务于训练评估工作和构建存储数据库,具有一定的实际应用价值。     

采用SHLPN分析特种车载总线网络可靠性

针对特种车载总线网络可靠性难以评估的问题,提出采用随机高级Petri网(Stochastic High-level Petri Net,SHLPN)分析特种车载总线网络可靠性。深入分析特种车载总线网络故障模式的基础上,将其等效为冗余总线控制器模块、远程终端模块和冗余链路模块的串联,分别建立各个模块的SHLPN模型,得到了各个模块的稳态可用度计算式,进而综合得到特种车载总线网络的稳态可用度计算式。最后,实例分析验证了所提方法的有效性。     

可靠性强化试验及其在某型机载吊舱关键模块的应用

针对某型机载吊舱故障频发,可靠性低以及传统可靠性试验周期长、费用高的问题,采用了可靠性强化试验对某型机载吊舱关键模块进行试验研究。阐述了可靠性强化试验的技术、方法和试验过程,给出了强化试验的应力剖面和试验结果。通过强化试验,迅速激发了产品的潜在故障,通过对测试结果初步分析得出了故障原因,为后续改进提供依据,提高了产品的可靠性,并且缩短了试验时间,减少了试验费用,验证了可靠性强化试验的有效性。