无线通信设备故障诊断知识系统的设计及实现

通过分析无线通信设备的故障特点,按照面向对象的方法,设计了针对无线通信设备故障特点的基于知识的故障诊断模型,为了扩展和维护知识的方便,以及实现知识的重用,根据CommonKADS思想,对故障诊断模型按照领域知识、推理知识和任务知识进行建模。最后以VC＋＋6．0为开发工具和SQLServer2005为后台数据库,实现了原型系统的开发。     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

基于退化量分布的某型电连接器寿命预测方法

使用基于退化量分布的方法对某型电连接器进行了寿命预测,得到了其可靠度曲线并预测出其平均寿命为398 895 h。通过对各加速应力水平下所有样品的退化量进行拟合优度检验,得出退化量在各测量时刻最优服从正态分布,进而确定了退化量均值、方差与温度应力之间的关系。为了提高估计精度,使用极大似然法进行整体统计推断获取未知参数的估计值,并基于参数值与温度的关系外推出样品在工作温度下的可靠度函数。通过可靠度曲线的比较,获知样品寿命较好地服从对数正态分布,并基于此进行了平均寿命预测。     

无动力运载器出水过程误差分析

无动力运载器在出水过程中受海浪的扰动作用,运动参数会产生一定的偏差。针对海浪随机性的特点,应用波能谱理论,在P-M谱基础上构建了随机海浪模型,并使用四元数法建立运载器水弹道数学模型,解决了运载器垂直出水姿态角存在的奇异性问题,通过采用二元切片法给出波浪力的计算公式。最终在Matlab/Simulink仿真工具箱下建立了运载器仿真模型,就不同海况与主浪向角影响下运载器出水的运动参数偏差进行了仿真计算,分析了其变化规律。仿真结果表明,运载器在4级海况以下各项运动参数都满足出水要求,对运载器的设计与使用具有一定的参考意义。     

基于DoDAF的预警卫星系统作战体系结构建模

预警卫星系统在弹道导弹防御系统中处在最前沿,在战争中起着其他装备无法替代的作用。首先分析了Do DAF作战体系结构产品的内容和相互关系,提出了作战体系结构具体的设计步骤。依据预警卫星系统的作战流程,建立了部分作战体系结构模型,从不同侧面描述了预警卫星系统节点及节点间的信息关系。最后,对模型进行了语法和语义一致性验证,结果表明,建立的模型是正确的。     

潜艇自航模系统可靠性优化设计

针对潜艇自航模系统可靠性设计问题,提出了有针对性的可靠性优化设计方法;在构建矩阵式任务剖面的基础上,应用多阶段任务系统可靠性建模理论建立系统可靠性模型并开展预计;根据FMEA分析结果提出技术改进措施,以体积、重量、成本为约束构建可靠性冗余优化模型并利用微粒群算法求解.案例证明了该优化设计的有效性及可行性.     

深 V 型船艉扰流板减阻模型试验及数值分析

为深入研究深 V 型船艉扰流板减阻机理,首先进行了深 V 型船艉扰流板系列减阻模型试验研究,获得了模型阻力减少4％左右的艉扰流板设计方案,该方案扰流板深度与艉板宽度之比为0．0094;其次,采用RANS 方程以及计及航态影响的数值计算方法,逐段分析了船体微段阻力变化规律。结果表明：扰流板减阻的主要原因在于其改善了船体航态,从而减少了压差阻力。     

基于灰色理论的设备状态趋势预测建模及应用研究

主要研究了利用灰色理论对设备状态进行预测的步骤和方法,通过对设备运行的关键参数进行建模,可以有效地预测设备状态的发展趋势,并分别以降温和保温阶段的轴承供气压力为例对该预测模型进行了验证,通过Matlab对采集的历史数据进行计算,结果表明该预测方法具有数据量少、计算简单、预测准确的特点,在该试验设备的运行状态趋势预测是可行的.     

量子计算的研究现状和发展动向

作为未来高性能计算研究的重要方向,量子计算受到了全世界的高度重视。文章简单介绍了量子计算的基本原理和研究现状,并对量子计算的未来发展作了分析与思考。     

Evaluating the potential effects from probabilistic selling of similar products

In this article, we consider an online retailer who sells two similar products (A and B) over a finite selling period. Any stock left at the end of the period has no value (like clothes going out of fashion at the end of a season). Aside from selling the products at regular prices, he may offer an additional option that sells a probabilistic good, “A or B,” at a discounted price. Whenever a customer buys a probabilistic good, he needs to assign one of the products for the fulfillment. Considering the choice behavior of potential customers, we model the problem using continuous‐time, discrete‐state, finite‐horizon dynamic programming. We study the optimal admission decisions and devise two scenarios, whose value functions can be used as benchmarks to evaluate the demand induction effect and demand dilution effect of probabilistic selling (PS). We further investigate an extension of the base MDP (Markov Decision Process) model in which the fulfillment of probabilistic sales is uncontrollable by the retailer. A special case of the extended model can be used as a benchmark to quantify the potential inventory pooling effect of PS. Finally, numerical experiments are conducted to evaluate the overall profit improvement, and the effects from adopting the PS strategy. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 61: 604–620, 2014