飞机系统安全性指标的Petri Net分配方法

为解决动态故障树抽象而不利于交流的问题,利用Petri Net直观、易用且适用范围广的优点,提出基于Petri Net的飞机系统安全性指标分配方法。通过整理安全性指标及其相关的可靠性指标,选取失效率作为安全性指标,对比动态故障树及Petri Net建模方法,选取后者建立静态逻辑变迁和动态逻辑变迁的Petri Net指标分配模型。在此基础上,提出考虑严酷等级的系统安全性指标分配方法,经过算例分析,构建Petri Net层次系统故障模型进行指标分配。结果表明,分配值均在相应安全性指标内,该方法能够克服动态故障树法不直观、等分配法分配过于粗糙等缺陷,为飞机安全性设计与评估提供参考。     

基于时变量测方差的多传感器多目标优化分配算法

在目标跟踪过程中,目标的动态模型通常在笛卡尔坐标系中,而量测是在极/球坐标系中得到的。在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中,设定量测方差固定不变,可能导致滤波发散。为此提出了一种基于时变量测方差的多传感器资源管理算法。该算法通过统计方法求出转换测量值误差的均值和方差,利用转化卡尔曼滤波算法估计误差协方差,基于协方差的效能函数进行多传感器多目标分配。仿真结果显示该算法在目标跟踪过程中满足跟踪精度要求,并实现传感器资源的充分的利用。     

机枪机器人的扫射方式和扫射角速度的研究

机枪机器人将在无人化战争中起到一定作用。使用者可以遥控射击,利用监视屏瞄准目标。由于图像传输延迟,监视屏上显示的图像反映目标在100 ms~300 ms之前的实际位置。射击移动目标是,如不考虑这一因素,将导致命中率降低。推导机枪机器人的扫射角速度计算式,对各种扫射方式进行分析和对比,以美制M240机枪为例进行仿真,进而找到了机枪机器人在平坦开阔地带的最优扫射方式。本方法可作为使用和设计机枪机器人的依据。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

让文学作品的魅力绽放于历史的天空——谈大学语文教学中文学作品与历史之关系

文学与历史有着割舍不断的联系。对一篇文学作品的阐释和解读,很大程度上依托于当时的历史背景、历史事件。同时,讲解文学作品引入对历史的介绍,又能最大限度地调动起学员的学习积极性。基于此,对教学中文学作品与历史之关系必须进行高度关注和分析。     

难加工材料3种优化指标的应用特性

采用刀具耐用度、切削里程、材料去除总量对同一组难加工材料进行正交试验,结果表明:采用刀具耐用度作为评价指标进行优化时,其结果往往是对应于最小的切削用量,高的刀具耐用度并不对应于高的切削能力和切削效率,优化结果存在较大的局限性;切削里程和材料去除总量在实际生产中分别代表已加工表面的形成量和总切削量,可以较好地反映切削参数与应用效果之间的关系,作为评价指标时,两者较刀具耐用度的评价更为有效。不同指标的评价结果不同,应用时需根据实际情况进行有针对性的选择。     

雷达天线扫描方式的自动识别方法

为了对雷达天线扫描方式进行自动识别,改进开发了天线扫描方式模拟器,并分别研究了电子扫描和机械扫描的特征提取和识别方法。基于最大主瓣脉冲序列的特征参数实现电子扫描和机械扫描的区分,然后基于单个天线扫描周期脉冲序列的特征参数实现8种机械扫描方式的自动识别。仿真结果表明,本文方法能够区分一维电扫、二维电扫和机械扫描,并且采用支持向量机决策树对机械扫描方式的识别正确率高于决策树方法。     

基于支持向量机的多元文本分类研究

根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性.     

舰载无人机光电载荷对岸射击观测最佳收容面积模型

摘 要：基于对舰炮对岸射击时弹着在斜面上的散布、射击诸元误差和射击误差的分析与建模,建立了舰载无人机光电载荷对岸射击观测最小需求收容面积和最佳收容面积的计算模型。通过对该模型的求解,可以确定出满足最佳收容面积的对岸射击观测参数,为舰载无人机光电载荷实用对岸射击观测参数的确定奠定了基础。     

武器系统研制费投资分布规律的仿真研究

针对大型项目多峰、复杂费用分布的传统仿真建模方法模型选取过于复杂、且难以达到精度要求等不足,提出将一种基于支持向量机的机器学习方法应用于大型复杂武器系统研制费投资分布研究.计算结果表明,这种方法有效弥补了传统建模方法的缺陷,有更好的泛化能力和实用性,因而可以作为研究此类问题的一种新方法.