潜艇内部平台对舱壁支持作用的对比试验

为了研究平台对舱壁的支撑作用,针对以内部平台取代水平桁作为一级支持构件的潜艇平面舱壁结构形式,设计制作了两个平台强度不一样的舱段模型.然后,分别对两个模型进行静水压力试验,测量了其应力和承载能力.模型试验结果表明,平台的使用使舱壁的承载能力明显提高,且平台越强对舱壁的支持作用越大.平台结构的改变主要影响舱壁上垂向加强材上的应力水平,舱壁的破坏是由于平台受压失稳后失去对舱壁的支持引起的.     

基于仿真和熵权的VOIP业务网络性能评价权重确定方法

针对目前网络性能评价中多元指标之间权重难以确定的问题,将信息熵理论应用于网络性能评价中.提出采用熵权方法确定指标权重,进而对网络性能进行评价的方法.为了获取反映不同网络状态的性能数据,采用网络仿真方法获得计算熵权所需的样本.实例表明,信息熵能够客观地反映各指标贡献信息量的大小,基于信息熵的熵权能够客观反映各指标的相对重要程度.     

模糊时滞系统控制器依赖于状态时滞的H∞控制

针对一类非线性时滞系统,研究了该系统基于T—S模糊模型的H∞控制器设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法,设计一个依赖于状态时滞的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

装备维修性增长及其基本过程研究

为了解决当前装备的维修性问题,揭示维修性发展的一般规律,进行了维修性增长的研究。首先阐明了装备维修性形成与演变的一般规律,继而提出了维修性增长的概念,重点研究了维修性增长的内涵与增长的一般过程,最后对解决增长问题所需的模型进行了分类,为增长技术的深入研究奠定了基础。     

基于无阀直驱技术的坦克火炮高低向电液稳定器研究

运用无阀直驱技术设计了一种新型的坦克火炮高低向电液稳定器。论述其工作原理和特点,进行合理简化并建立系统模型,对系统进行了仿真分析。仿真结果表明,该系统具有良好的稳态和动态性能,对新型坦克火炮高低向电液稳定器设计具有实际意义。     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

一类非正态误差下的AR模型定阶研究

对一类非正态误差的AR模型,在待定阶数P的情况下,给出误差项中未知实函数依概率有界的定理,可把非正态误差转化为正态情况。最后运用正态误差下AR模型的方法确定阶数和参数,并给出一个算例。     

非线性时滞系统模糊控制的一种新方法

针对一类状态变量具有时滞的非线性系统,研究了其模糊控制器的设计问题。采用线性矩阵不等式（LMI）的方法,设计了与状态变量导数有关的模糊控制器,得到了系统存在模糊控制器的充分条件,并利用线性矩阵不等式的解给出具体的形式,最后通过仿真说明了控制器的有效性。     

基于人员素质差距的装备保障训练需求分析过程研究

针对目前新型装备缺乏系统规范的保障训练需求分析方法的问题,借鉴国内外训练和培训需求分析的理论和方法,基于人员素质差距,建立了我军装备保障训练需求分析过程模型,并结合案例对过程的实现步骤进行了说明,增强了训练需求的针对性和合理性。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。