基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

基于HLA的网络攻防仿真系统设计

以设计网络攻防仿真系统为开发目的,阐述了网络攻防仿真系统结构组成、系统内各部分之间的逻辑关系、交互内容和过程,重点分析和设计了系统联邦成员、对象类/交互类,实现了网络攻防仿真系统。仿真实验结果表明,系统的设计是可行的。     

约束总体最小二乘空间配准算法

相对于单个雷达而言,组网雷达能显著提高其融合系统的性能,但是在随机误差较大情况下,由于空间配准精度往往较低,其融合性能会显著下降.在忽略模型线性化误差的情况下,分析出这一缺点出现的原因是量测方程的系数矩阵中存在误差,进而利用系数矩阵误差存在统计相关性的特点,提出一种基于地心地固坐标系(ECEF)的约束总体最小二乘算法进...     

导弹贮存寿命预估的组合模型

在分析比较了几种寿命预估方法优缺点的基础上,针对单一预估方法在解决实际问题中所暴露的局限性,优选了GM-BPNN组合预估模型。该组合模型既利用了灰色预估理论具有所需要的样本数据少、原理简单、运算方便、短期预估精度高、可检验等优点,也发挥了神经网络并行计算、容错能力强、自适应能力强等优点。最后利用该组合模型对弹上某设备寿命进行了预估,取得了较好的预测效果。     

基于排放和模糊神经网络模型的柴油机故障诊断方法

根据排放检测数据规律,定义并提取特征参数,建立了规则与模糊神经网络有机结合的柴油机故障诊断模型及其对应的特征知识库,确立了模型的“可塑性”学习路线,并以单缸失火故障为例,进行了模型诊断实例研究。结果表明：运用该方法进行柴油机的故障诊断,结果准确,识别速度快,诊断效率高。     

关于数字化校园建设的几点思考

以网络技术和多媒体技术为核心的数字化信息技术在社会许多领域中正在引发各种深层的变革,加速了人类迈向信息社会的步伐,在这样的背景下,数字化校园应运而生。校园的数字化建设,就是以校园网为基础,利用先进的信息化手段和工具,在传统校园的基础上,构建一个数字空间,拓展校园的时间和空间维度,最终实现教育过程的全面信息化。     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...     

基于RLS算法的自适应逆控制系统的研究

提出了一种基于RLS算法的自适应逆控制系统,并对最小相位对象和非最小相位对象分别用此系统建模,进行仿真研究.仿真结果表明,基于RLS算法的自适应逆控制系统的收敛速度快,抗干扰性能好,而且得到的稳态误差较小.     

装甲车辆动力传动系统整体性工程初探

全面考虑装甲车辆动力传动系统论证、研制、生产及使用等方面的因素,从整体、系统和全局的观点出发,论述了装甲车辆动力传动系统的整体式设计、一体化控制、性能综合评价和寿命周期费用分析.从而把装甲车辆动力传动系统的论证、研制、生产及使用看作一个整体性工程来考虑,克服了以往设计和使用中重点突出某一过程或部件,而忽略相互匹配和顾此失彼的问题,为在现有技术基础上进一步提高装甲车辆的机动性能,提供了一种新的研究思路.     

武器系统采购费与维修费权衡的依据分析

根据武器系统寿命周期费用的理论和方法,建立了系统的费用模型,依据数学分析和优化理论,在已知可用武器系统目标数的前提下,建立了费用优化条件,确定了采购费与维修费的比例限值,用以确定武器系统采购费和维修费的最优比例,从而对系统方案确定的权衡分析提供量化依据.