一种新型CVD铁涂层吸波纤维

利用Fe(CO)5受热分解,以CVD方法在SiC纤维表面涂覆单质铁的涂层。研究表明,涂层的引入对SiC纤维力学性能基本没有损伤;纤维依靠涂层导电,其电阻率显著降低;改变工艺条件,可以在较大范围内调节涂层纤维的介电常数,同时也引入了磁损耗机制;采用较低的沉积温度和较高的载气流速,可以提高介电常数和磁导率,同时有好的频散效应。     

人工神经网络在管理信息系统中的应用

在传统管理信息系统的基础上,增加专家系统模块,即基于人工神经网络技术的预测分析模块,完成复杂的非线性预测以提高MIS智能化、自动化水平。该模块选用反向传输(BP:BackPropagation)神经网络模型来实现,通过网络的自适应学习和训练,找出输入和输出之间的内在联系,从而求得问题的解答。利用该专家系统对出版社图书市场销量进行预测。结果表明:该方法性能好,可作为预测图书售量的一种有效手段。     

大功率船用减速器斜齿圆柱齿轮啮合仿真模型

利用大型有限元分析软件MSC.Marc的直接约束法,建立了某大功率船用减速器斜齿圆柱齿轮副多齿啮合的三维有限元非线性接触分析模型。基于该模型,对齿轮副进行了一个啮合周期内的准静态啮合仿真分析。计算表明,本文得到的结果非常符合实际啮合规律,也验证了模型的正确性。由于模型的特点,有望进一步应用于齿轮的动态啮合分析。     

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

基于粗糙集理论的武器系统效能评定

简述了各种武器效能评定方法。建立武器参数效能模型,首先要挑选特征参数,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数。利用神经网络理论建立了参数效能模型,武器系统的效能与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值得到体现。通过实例对神经网络法与指数法所得的结果进行了比较,结果表明神经网络法比指数法精确。     

浅谈如何借鉴说课方式

当今的知识领域不断拓宽 ,教学、教改是学校永恒的课题。改革教学方法 ,提高教学质量 ,是各级各类学校追求的共同目标。武警上海指挥学院在实施集体备课的基础上 ,特别推出了“说课”这一备课方式     

装备研制中的Bayesian网及其应用

针对装备研制过程中产生的大量试验和调试数据,提出采用Bayesian网挖掘各组成单元间的依赖关系,并对Bayesian网学习中基于信息论的方法进行了改进,使确定网络拓扑结构的过程更加客观.学习得到Bayesian网后,分析了其在失效源判定和发现设计缺陷等方面的应用.     

参数法确定舰船增压锅炉的蒸发量

对于新制造或中修后的蒸汽动力装置的锅炉来说,研究其热平衡、确定其热效率以及检验增压锅炉出力,都必须知道锅炉的蒸发量.针对传统方法确定锅炉蒸发量的不足,运用流体力学基本原理,用参数法推出确定舰船增压锅炉蒸发量的计算公式.只需要在稳定工况下通过记录蒸汽参数(pk和pgr、tgr及B),并在计算机上编程计算即可得到蒸发量Dk.     

大型舰船电力系统网络重构研究

大型舰船电力系统的出现使供电方式由原来的辐射状向环形发展,其网络重构是一个崭新的问题.文中给出了大型舰船电力系统的网络拓扑结构并综合考虑了线路容量限制、节点电压约束及供电负荷优先性的重构数学模型,保证了各种情况下最大限度地给负荷供电.将规划遗传算法应用于所建模型的求解,并应用算例验证了此解法的可行性.     

基于BP网络的管道自适应有源消声研究

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比,证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显.