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军用车辆采用锂电池组作为动力源可有效解决排放问题,具有高机动性、隐蔽性、稳定性的特性,并能为未来的军用电磁火力平台配置创造条件。其中的电源管理系统关系到军用车辆的电源实施监测控制运行,系统工作效果决定了军用车辆使用的可靠性。通过对军用车辆动力锂电池组电源系统的优化设计,可使锂电池组电源管理控制系统的设计效率得到全面提升。在进行电源管理系统的初步设计过程中,通常需要采用多种不同的方式对其动力体系进行初步的评估。主要针对军用车辆动力锂电池组电源管理系统进行设计分析,并提出了相应的优化措施。 相似文献
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为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。 相似文献
316.
Adam D.M. Svendsen 《Defense & Security Analysis》2015,31(1):58-73
This article aims to encourage the fostering of more systems thinking, and its greater exploitation, within the domain of contemporary intelligence. With particular focus on “micro systems thinking” and with reference to key intelligence processes, such as intelligence analysis, the utility of many systems dynamics within the intelligence context seeks to be further revealed. Through their greater collective harnessing, including up to “System of Systems” (“SoS”) dynamics, and promoting all that they can offer, more sophisticated overarching operational-to-strategic/policy “ends,” notably that of “defence-in-depth,” can be viably further advanced in a sustainable manner into the future. Arguably, a much-needed transformative impact on contemporary intelligence can also be increasingly realised through comprehensively engaging in and with more systems and SoS thinking. Aiding civil protection tasks, crisis management, emergency planners, and civil contingency practitioners likewise gain. 相似文献
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Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system
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We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献