边界润滑膜的微观分析

利用X—射线光电子能谱、扫描电镜等手段对新研制的含S、O、Mo油溶性化合物作为极压剂所形成的边界润滑膜进行了微观分析。结果表明:该极压剂的极压抗磨作用除了与极压剂在摩擦表面上分解,生成具有良好润滑性能的MoS_2、MoO_3、MoO_2等化合物有关外,还与极压剂对摩擦表面有化学抛光作用有关。     

表示结构化知识的神经网络模型

研究和设计了一种高度结构化的神经网络模型ＨＳＮＮ,它能方便地对结构化知识进行表示和处理。文中给出了ＨＳＮＮ的设计过程,并讨论了ＨＳＮＮ在继承、非单调推理和信息检索等方面的应用     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

军事概念模型知识获取过程方法和工具

军事概念模型是独立于实现的真实世界的实体、任务等作战要素的表示.军事概念模型是军事建模仿真系统开发中非常重要的一步,对于仿真的可信度具有重要的影响.从知识系统开发的观点将军事概念模型开发分成知识获取和知识工程两个阶段.探讨了军事知识获取的过程,知识结构化描述的表示方法、语言和描述过程,在此基础上开发了支持军事概念模型知识获取的工具"兵书一号",并得到了广泛的推广和应用.     

利用微气泡减小平板摩擦阻力的数值模拟

假定气-液两相流体均匀混合且微气泡在水流中存在滑移运动,运用混合多相流模型对水中运动平板的微气泡减阻过程进行了数值计算,研究了微气泡流的减阻机理,分析了主流速度及气体流量率等对减阻率的影响规律,同时构建了一个减阻率预报数学模型,并指出在微气泡减阻中存在一个与主流速度相对应的饱和气流量.     

概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明,然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案,和偶性的具体表现,并给出对偶性概念具体表现的注解。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

水下航行器管路气容消声特性试验

结合水消声器的工作原理和水下航行器管路系统及水舱特性,提出了气容水舱消声方法,通过向水舱中充入一定压力和容量的空气,形成蓄能式弹性可压缩扩张室消声容腔,充分利用水下航行器的水舱对通海管路进行消声。对气容水舱消声原理和消声性能进行试验研究,结果表明气容水舱可以有效降低管路出口处的流量和压力脉动,阻断噪声传播通道,降低管路系统水下辐射噪声,为水下航行器水下辐射噪声控制提供了有效方法。     

装备保障计划本体的建立和分析

基于本体论方法形式化地探讨装备保障计划本体的建立和分析,具体介绍了机械化步兵师装备保障计划本体的建立方法、本体元素的描述、本体的一致性等方面的内容。给出两个判断类间关系一致性的算法并分析其性质,探讨了基于公理化的知识的一致性。     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。