遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

基于构件的装备管理综合信息系统软件开发

针对陆军部队装备管理综合信息系统软件开发的需要,采用基于构件的软件开发方法,建立了系统软件开发模型,分析了系统软件需求,分解了系统软件功能,设计了基于构件的系统软件多层体系结构,提出了业务构件开发和系统软件集成方法。     

装备体系结构优化可行方案空间构建方法

针对装备体系结构方案数量规模较大及传统构建方法效率较低的问题,以单一费用约束条件下的装备体系结构优化问题为例,提出了一种可行空间构建的新方法,试图缩小体系成员的遍历范围,减少运算量,提高体系结构可行方案空间的构建效率。最后,利用Matlab软件对新算法进行数值模拟与仿真,并与传统方法进行了比较,结果表明:新方法的计算效率得到了明显提高。     

基于GA-SVDD的轴承性能退化评估

为解决因机械设备轴承损伤导致机械故障而无法正常工作的问题,提出了一种基于GA-SVDD的轴承性能退化定量评估方法。该方法采用遗传算法优化选择特征参量,并建立SVDD超球体模型,运用SVDD距离评估轴承的性能退化程度。实验分析表明：该方法能够有效地对轴承性能退化过程的细节进行描述,实现对待测样本退化程度的定量评估。     

基于AdaBoost-SVM算法的某火炮炮闩技术状态评估

针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。     

复杂条件下岩质边坡施工过程数值模拟

为研究基坑开挖时的变形、稳定性及对坡顶建筑物的影响,以实际工程为例,运用数值模拟分析方法,对含有软弱夹层的顺层岩质基坑边坡在直立开挖与支护过程中的位移场、应力场及对坡顶建筑物影响进行了动态模拟分析。研究结果表明:开挖过程中,岩体卸荷引起变形,支护结构可以限制变形的发展,开挖面处岩体失去原有限制发生卸荷回弹,使得边坡顶部和靠近开挖面处出现拉应力集中区,层状岩体的软弱夹层处会产生较大的剪应力,并随着开挖加深而增大;开挖后边坡顶部已建挡墙附近应力消散,坡顶产生不均匀沉降。     

面向装备健康管理的可测性指标研究

可测性指标是开展可测性设计、验证和评估的依据.针对传统可测性指标主要用于故障可检测性和故障可隔离性水平评价,不能全面反映面向装备健康管理可测性水平的问题,在定性分析装备健康管理对可测性的本质需求基础上,从全域和瞬态角度提出了五个可测性指标以定量描述面向装备健康管理的可测性水平;并基于故障模式状态矢量给出了可测性指标的分析计算流程.最后以某装备柴油机的机体子系统为案例详细说明了可测性指标的计算过程,应用结果表明所提指标具有一定的可行性和合理性,可以有效指导面向装备健康管理的可测性优化设计.     

基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。     

信息化武器装备系统中的软件思维

在信息化条件下,重视软件成为共识,但是重视装备软件不仅是在功能技术层面上,还应在思维层面上审视其对武器装备系统的思想内涵和发展思路的深刻影响.从武器装备系统中软硬件的逻辑关系出发,研究软件如何从思维层面影响现代武器装备系统,可以更好地从软件的视角上去理解和把握武器装备系统,真正认识到软件的“灵魂”作用.     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。