离散Hopfield网络的航空装备机务人员能力素质模型评价

随着航空装备的不断更新,带来了航空维修内容、流程和模式的深刻变化。航空机务人员的业务能力高低成为影响航空装备安全的重要因素,为此,从静态、动态两个方面研究了航空机务人员能力评价问题。首先给出了航空机务人员能力指标体系,运用模糊综合评价法进行了影响因素权重计算和决策分析,其次利用离散Hopfield(DHNN)网络联想记忆能力,将5种机务人员能力等级指标的样本存储到DHNN的5种模式,最后运用DHNN在存储的典型等级模式中寻找与给定测试样本最相似的模式,从而确定测试样本所归属的能力指标等级。     

系缆龙须角对筒型基础拖航影响试验

系缆龙须角是影响气浮筒型基础拖航的主要因素之一。通过模型试验对顺浪拖航时结构在横向、纵向以及垂向振荡的加速度、筒内气压力和水压力以及拖缆力进行测量。试验结果表明：拖航加速度随着系缆龙须角从0°增大到90°呈先减小后增大的趋势;龙须角为0°时,拖航的加速度、筒内气压力和水压力以及拖缆力变化均明显大于有角度拖航;拖缆力呈脉冲变化,且在45°时取得较小值。因此对于该结构的拖航,为了保证在拖航中既具有较小的拖缆力,又具有较小的横向和垂向振荡,建议选取系缆龙须角为45°。     

两级修理模式下民机修理级别非经济性分析研究

针对两级修理模式在飞机维修规划中得到逐步重视的问题,提出了两级修理模式下民机修理级别非经济性分析模型。其中基于GJB-2961-1997标准,建立了两级修理级别分析的指标体系,在此基础上,利用模糊层次分析法确定各评价指标的权系数,并对灰色关联系数加权得到灰色关联度,实现了基于模糊层次分析法和灰色关联分析法的飞机修理级别综合评估。最后通过实例分析,验证了所提模型的合理性和有效性。     

战车火炮姿态测量系统原位标定技术和方案设计

为了降低姿态测量系统的启动漂移和标定误差,提高测量和导航精度,针对系统安装特色,提出了一种原位快速标定方案。分析了系统可观测性,利用等效陀螺信息推导了多位置原位标定方案;研究了最优标定和次优标定问题,分析了标定精度和坡度之间的关系;设计了一种针对系统安装特色的多位置编排方案,完成了大坡度范围下的原位标定。仿真结果表明:方案要求简单,应用范围广,能够完成大坡度范围下高精度快速标定,具有重要的工程应用价值。     

面向访问模式的多核末级Cache优化方法

多核处理器架构已经成为当前处理器的主流趋势,应用程序中访问模式的多样性给多核处理器的末级Cache带来了许多挑战。提出了访问模式的多核末级Cache优化方法,它包含"可配置的共享私有Cache划分"、"可配置的旁路Cache策略"和"优先权替换策略"三个协同递进的层次。通过使用该方法,程序员能够灵活地改变末级Cache执行行为,从而高效地适应应用程序访问模式的变化。实验结果表明,提出的方法能够显著降低末级Cache的缺失率,进而提高系统的整体性能。     

基于目标满意度的舰载直升机保障能力评估

针对目前我国舰载直升机保障能力评估方面存在数据不完整、评估指标权重不确定的问题,研究了基于目标满意度的舰载直升机保障能力评估方法。通过调研并参考陆基直升机的保障经验,构建了舰载直升机保障能力评估指标体系;在原始样本数据的基础上,以区间数形式给出权重范围,利用满意度模型对权重进行优化,最终得出评估结果,解决了在部分权重信息下、以满意度为评估目的的评估问题。实例分析表明:该方法实用性较强,适用于现阶段舰载直升机保障能力评估问题,具有一定的应用价值。     

地基不均匀沉降后的某框架结构安全性分析

由于某框架结构在施工过程中发生了明显的不均匀沉降,结构体可能存在安全隐患。为此,对该框架结构进行了现场检测,根据检测结果,应用大型有限元软件ANSYS对地基变形后的结构安全性进行分析,合理评价了结构性能,其工程经验可供参考。     

代数免疫度最优的旋转对称布尔函数的构造

代数免疫度是布尔函数的一个重要密码学指标,为了抵挡代数攻击,密码算法中所使用的布尔函数应当具有较高的代数免疫度.本文利用“轨道交换”技术,给出了一类具有最优代数免疫度的旋转对称布尔函数的构造,该类函数对于代数攻击具有较强的抵抗能力,同时具有较高的非线性度和最优代数次数.     

模2n加与模2加相对结合律相容程度的分析

模2n加和模2加是密码算法设计中经常使用的两个编码环节,二者对于结合律的相容程度是指改变二者形成的混合等式中两个变量的运算顺序所造成的误差大小.本文研究了模2n加与模2加相对于结合律的相容程度,给出了在改变[(χ(+)y)+z]mod 2n的运算顺序时,产生的噪声函数ξ(x,y,z)=[(x(+)y)+nz](+)[x(+)(y+nz)]在各点取值的概率分布规律,以及对噪声函数所有取值点的概率值平方求和的计算公式.这些结论在区分攻击中有一定的应用价值.     

基于ANFIS的目标毁伤等级预测模型

分析了神经网络和模糊推理系统的优缺点,研究了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结构模型及后向传播和递归最小二乘算法相结合的混合算法．在分析了目标毁伤等级主要影响因素的基础上,构建了目标毁伤等级预测ANFIS模型,利用毁伤试验样本数据训练该模型,得到了与实际一致的目标毁伤等级,并将预测结果与基于BP神经网络的预测结果进行了仿真对比分析．仿真结果表明,该目标毁伤等级预测模型能够准确地预测出目标的毁伤等级,并且其预测精度较BP神经网络方法高,为目标毁伤等级预测提供了一种有效的方法．