滚动轴承故障智能诊断系统的研究

本文结合“滚动轴承故障智能诊断系统”的科研课题,介绍了智能诊断系统研制过程中轴承故障特征频率的近似计算、智能诊断报警参数的确定、报警门限值的确定、趋势预测及实验诊断结果分析。     

中尺度数值天气预报模式MM5分布式并行计算

中尺度数值预报模式是进行中尺度天气预报的有效手段。中尺度模式MM5是国际上应用最广泛的中尺度预报模式之一。数值天气预报的巨大计算量和实效性要求必须通过高性能分布式并行计算来实现。分析了MM5串行算法的特点,研究了其并行算法的实现,讨论了算法的一些改进,给出了MM5模式在分布式并行巨型计算机上的测试结果。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

智能化计量管理信息系统设计及应用价值

针对当前军事计量管理信息系统数据类型复杂、可扩展性差和智能化程度低等问题,提出了一种基于大数据的智能化计量管理信息系统。在给出系统总体架构的基础上,介绍了系统实现的关键技术和计量大数据应用价值等内容,该系统的开发和应用,可实现军事计量业务辅助决策、测试设备健康状况分析及质量预测,对推动军事计量技术的提升与发展具有重要意义。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

舰艇编队作战系统的武器目标分配问题

设我方m艘战舰,对方n个来袭目标.运用灰色局势决策求得目标对各个战舰产生的威胁值排序;再用模拟退火算法,参考目标威胁,单舰根据自身装载的火力发射进行初步武器分配;最后将分配结果传送至融合中心,应用大系统理论的分解协调法,协调武器分配,使得我方武器对本批目标的打击概率最大.仿真基于VC++编程实现,具体分析了算法及思想的可行性.     

公安消防部队心理咨访关系现状分析

公安消防部队心理咨访关系已初步呈现良好的发展态势,但还存在着咨访关系的＂上下级模式＂倾向、＂医患模式＂倾向、＂你好-再见效应＂倾向、＂多重角色＂倾向等。造成这些问题的原因是思想认识存在偏差、专业人才队伍的匮乏、机构体制方面的问题以及职业特点的影响。     

五家渠市初中教师校本培训现状研究

本研究通过问卷法和访谈法相结合的方式,调查了五家渠市初中教师校本培训的现状及存在问题。在此基础上,对反映出来的问题进行了原因分析,并根据当地实际情况,提出了完善该市初中教师校本培训的建议。     

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。     

基于感知信息共享的C2网络特征分析

指挥控制（C2,Commandand Control）关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的“信息过载”从而影响C2网络性能。对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强。