基于最小二乘支持向量机的坦克炮身管剩余寿命预测方法

针对高膛压坦克炮身管剩余寿命预测的难题,结合坦克实弹射击试验数据量少和非线性的特点,基于最小二乘支持向量机构建了坦克炮身管剩余寿命预测模型,给出了模型参数的选取方法,并以某型坦克炮射击试验为基础,对坦克炮身管剩余寿命预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测坦克炮身管剩余寿命效果良好。     

灰色直接迭代建模在武器故障预报中的应用

武器系统故障数据常呈现出非等时距、随机性及非准光滑特性,不满足GM(1,1)的建模条件。为此,引入故障信息序列的导数作为建模的白化值,并使用迭代优化算法进行参数优化,从而构建灰色直接迭代GM(1,1)模型。同时,直接迭代建模可有效利用数据第一点的信息,建模时不需累加生成变换和还原处理,算法简单可行,可以有效解决武器系统贫信息状态下的故障预报问题。仿真结果验证了该模型对于实际武器故障序列具有较高的拟合和预测精度。为了解和掌握武器质量状态的发展规律提供了可行的方法。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

城市居民小区地震火灾发生率的非线性预测

利用人工神经网络对地震火灾发生率进行非线性预测具有实用价值和理论意义。分析了人工神经网络预测的优势和不足,并提出算法改进意见,在综合分析人工神经网络预测的工作机理、构造方式以及影响城市居民小区地震火灾发生率的主要因素的基础上,构造人工神经网络模型进行火灾发生率的实例预测,并针对预测结果分析了各影响要素对地震火灾发生率发生影响的强弱程度,非线性预测的结果与预期结果相符。     

耐久性及其在装备研制中的应用

机械产品在武器装备中占有较大的比例,机械产品的故障,有很多是由于疲劳、磨损、腐蚀、老化等渐变性的耗损过程造成的,寿命是机械产品可靠性中的重要问题。耐久性的提出为解决机械产品与寿命有关的问题提供了方法和工具。通过探讨耐久性的定义、极限状态、耐久性参数、耐久性分配与预计等有关耐久性的基本问题,给出了耐久性分配与预计的工程实例。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

服役工况下镍基单晶高温合金的损伤机制研究进展

为提高镍基单晶叶片服役寿命、解决发动机和燃气轮机的关键核心技术,近年来国内外持续开展了大量针对镍基单晶高温合金服役情况下损伤与失效机制的研究。从实际服役条件出发,总结了镍基单晶高温合金疲劳、蠕变和热机械疲劳损伤机制等研究成果与进展。此外,针对大量实验造成的时间与成本增加问题,还总结了近年来在镍基单晶高温合金的寿命预测方法方面的研究工作与成果,并提出了目前在镍基单晶高温合金寿命评估与失效分析研究方面所面临的困难和挑战。     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法

HLA仿真中,数据分发管理实现基于值的过滤,可以有效减少盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。大规模HLA仿真系统在仿真推进中需要大量的区域匹配计算以维护数据分发管理的正确性。现有的区域匹配算法大多需要对所有区域进行匹配计算,造成了大量计算资源的浪费;同时,主要基于串行匹配思想,难以充分发挥多核平台的并行计算优势。针对现有区域匹配算法的局限性,提出了一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法,该算法能够实现对一次仿真推进中多个改变区域的并行匹配计算,同时在匹配计算中采用基于移动相交的基本思想,利用区域范围移动前后的历史信息,将匹配限定在移动区间之内,减少了大量的无关计算。理论分析与实验结果表明该算法尤其适合基于多核计算平台构建大规模分布式仿真的应用需求。     

基于时间序列图书借阅的预测与分析

以武警工程大学图书馆2009～2012年的读者借阅流量为基础,基于年、月等时间序列,分别建立了相应读者借阅流量的分布图,对分布规律进行了分析总结,为今后图书馆的管理决策提供了理论依据。