装备保障能力评估方法综述

装备保障能力评估是提升武器装备战备完好率的重要手段,能有效地促进装备保障能力建设的科学发展和部队战斗力的提升。论文首先介绍了装备保障能力相关理论的发展情况,整理了装备保障能力评估的基本思路,然后从多元统计理论、不确定性理论、多属性评估法、数据挖掘技术、交叉学科理论及组合模型等方面介绍了当前评估方法的发展现状,梳理和总结了各方法的建模基本思想并比较其优缺点,结合研究现状指出了评估理论存在的问题,最后对下一步研究方向进行了归纳。     

光电对抗装备的分类及其分析

光电对抗装备现已大量装备各国的陆、海、空三军,成为军事装备现代化的一个重要标志。光电对抗装备具有手段多样的特点,为了加深对光电对抗装备的理解,适当的分类是必须的。主要介绍了光电对抗装备的发展和应用,讨论了已有光电对抗装备的分类方法,并从装备效能评估的角度出发,提出了按功能对光电对抗装备进行分类的方法。     

装备保障体系建模与仿真关键技术研究

为解决装甲装备体系保障能力生成的关键技术难题,针对现有需求和装备保障体系仿真中心建设的实际情况,以装甲机械化部队为主要研究对象,论文主要研究内容包括：描述了装备保障体系概念,构建了装备保障体系结构框架;总结了适合装备保障体系的建模与仿真方法,采用分层建模、基于多Agent和基于UML的体系建模方法,建立了装备保障体系模型,并对模型进行了仿真;借鉴霍尔三维结构,建立了装备保障体系评估对象维、评估指标维和评估目标维,进行装备保障体系效能评估。通过研究,初步明确了装备保障体系的内涵,明确了适合装备保障体系的建模与仿真方法,具备一定的实用性和可操作性,能够为进一步推进装备保障体制改革、完善综合保障体系、创新保障模式、增强综合保障能力提供有力的理论支撑。     

透射式蓝延伸GaAs光电阴极的光电发射特性研究

利用计算光学性能、量子效率和积分灵敏度的理论模型,分别研究比较了我国和ITT典型透射式蓝延伸GaAs光阴极的光电发射特性,包括阴极的光学性质和性能参数。结果表明我国的透射式蓝延伸光阴极积分灵敏度已经达到2 100μA.lm-1,但与ITT的2 750μA.lm-1相比还存在一定的差距。分析的主要原因是一方面是GaAlAs窗口层的厚度和Al组分大小对于短波响应,特别是对蓝延伸起着决定的作用;另一方面阴极性能参数电子扩散长度和后界面复合速率的大小对长波响应和短波响应也有着重要的影响,这些因素都受制于基础工业制造水平的落后。     

信息化条件下光电装备保障信息系统技术研究

随着信息化的不断深化和我军光电装备建设实现历史性突破,急需把握信息化条件下光电装备保障信息系统的新特点和规律。深入揭示了光电装备保障信息系统是提升光电装备保障能力水平的根本保证。在明确信息化光电装备保障内涵的基础上,分析了信息化光电装备保障系统的军事需求及体系能力,给出了信息化条件下光电装备保障信息对象、系统组成和基本功能,以及使用计算机和信息化技术设计光电装备保障信息系统的过程和关键技术。     

海洋维权执法光电装备概况与发展思路初探

目前我国海洋安全形势非常严峻,维权执法面临极大的挑战。通过分析光电装备在维权执法中的独特优势,对海警光电装备进行了归纳分类。调研了国外海警光电装备的应用实例并综述其发展趋势。详细分析了我国海警光电装备的发展现状,通过对比指明与国外发达国家的差距。为达到世界先进水平,针对我国海警舰艇、飞机等维权执法平台的实际应用需求,探讨了我国海警光电装备的发展目标及思路。     

基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断

针对目前使用神经网络诊断故障时出现的输入向量选择困难、网络结构复杂、对并发故障诊断效果不好等问题,提出了基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断方法。先利用邻域粗糙集对初始征兆进行约简,留下有价值的征兆作为神经网络的输入向量,然后针对每种故障类型设计一个神经网络。用多个训练好的神经网络来并行诊断故障,综合每个神经网络的结果给出最终的诊断结论。用转子实验台的实验数据对这种故障诊断方法进行验证,结果显示该方法能优化神经网络结构,且神经网络具有训练速度快、诊断正确率高的特点。     

基于云计算的装备保障系统架构研究

针对现有装备保障系统无法满足信息化战争对其全程信息共享、全域资源重组和柔性供应管理等方面的要求这一现状,提出了采用云计算技术构建装备保障系统的方法,并研究了该系统的基本架构。首先,对装备保障系统的目标和功能进行研究;其次,根据系统目标和功能,分析基于云计算的装备保障系统的基本结构,构建其云计算架构,并对系统的安全进行探讨;最后,在系统云数据中心和数据流向分析的基础上,构建出系统的数据挖掘架构。该研究对加快装备保障信息化建设具有重要的参考价值。     

基于舰载光电跟踪装备的光电助降系统技术分析

在分析国外舰载机传统光学助降系统和雷达全自动盲降系统发展现状的基础上,给出基于舰载光电跟踪技术装备的光电助降系统的组成、配置、技术原理、技术指标,对光电助降系统中光电测量坐标系到甲板坐标系进行转换,对光电助降系统的测量误差和定位误差进行建模,在舰船无摇摆以及纵摇2周期20s,横摇10周期15s条件下,结合我国现有技术基础,分析摇摆姿态角误差、距离误差、跟踪测角误差对光电助降系统定位精度的影响并进行仿真实验,给出舰载机距着舰点距离大于1 km和小于1 km时光电助降系统的定位误差。     

基于马氏距离的航空装备故障预测研究

故障状态类型的判别是航空装备故障预测系统的核心环节,它直接影响到故障预测的准确性;针对航空装备的故障状态类型判别问题,提出一种基于马氏距离的故障预测方法;首先介绍了马氏距离,其次建立了状态数据库矩阵及状态判别模型,并给出了基于马氏距离的故障预测流程;最后将该方法用于某型飞机火控系统的故障预测中,使得在线和离线的平均故障预测准确度分别达到98.48%和97.77%,表明马氏距离在航空装备的故障预测中有较好的应用和推广价值。     

基于粗糙集与水平集的细胞智能识别应用研究

针对细胞图像特性微弱,本文提出改进的Chan-Vese水平集分割算法,利用水平集演化曲线实现对微生物感染的细胞核边缘的准确分割。针对宫颈细胞图像特征,首先提取细胞图像样本的五维特征向量(纹理、几何形状特征以及灰度图像等),然后根据粗糙集理论建立决策表,用于细胞图像的微生物识别,并直接从训练样本图像中导出决策规则;应用所获取的规则对微生物测试样本图像进行分类。实验结果表明该方案应用在宫颈细胞智能识别上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的。     

光谱描述语言和粗集

根据经验进行研究是天文界研究光谱的习惯，从来没有一个合适的理论框架用于描述光谱，这和以往的观测数据量比较少有关系，随着天文望远镜的发展和现代技术水平的提高，人类获得的光谱数据量正在飞速增长，每天可以收集到多达两万多条光谱的LAMOST望远镜就是其中的代表，面对海量的数据库，只依靠一些简单的经验和规则已经不能满足研究需求，在对大量的光谱做过仔细的观察和研究之后，本文从光谱的形态细节入手，通过定义基元而建立起一种对光谱整体做出完整描述的语言-光谱描述语言，以试图为今后的研究提供一个理论框架，同时本文还在光谱描述语言的基础上引入了数据挖掘的一种技术-粗集理论，通过粗集理论提取出对光谱分类有用的一些规则，这可以看作是光谱描述语言的一个应用。     

基于模糊集的自适应红外图像边缘锐化算法

针对红外图像边缘模糊和非均匀性噪音强的特点,提出了一种基于模糊集的自适应红外图像边缘锐化方法.针对图像边缘细节和噪音难以表示和区分的特点,分别建立噪音、弱边缘和强边缘的模糊特征隶属度函数,并且提取图像信息自适应调整隶属度函数;通过隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,由模糊特征平面控制图像边缘锐化系数.该方法不仅能够锐化红外图像边缘,而且改善了传统边缘锐化算法对图像噪音放大的缺点,避免了对强边缘的过渡增强导致图像出现过增强现象,改善了图像质量.     

基于RST-QFD-Bayes的新型装甲装备通用质量特性评价指标体系构建研究

针对新型装甲装备通用质量特性评价指标体系难以确定的问题,在明确评价指标体系构建原则的基础上,结合新型装甲装备特点,确定了通用质量特性初始评价指标及指标筛选要求,运用QFD将新型装甲装备通用质量特性需求映射为评价指标筛选要求,采用粗糙集理论(Rough Set Theory,RST)确定了指标筛选重要度,考虑到关联度的不确定性及多个专家估计值的平均值和估计值的波动程度,将贝叶斯理论引入关系矩阵的确定中,用区间数确定了关联度,进行了评价指标筛选,构建了新型装甲装备通用质量特性评价指标体系,为新型装甲装备通用质量特性评价奠定了基础。     

基于粗糙集的一体化保障技术属性约简问题研究

一体化保障技术是目前提高复杂武器系统测试和保障能力的研究重点,为解决一体化保障技术中存在的指标冗余问题,结合粗糙集相关理论,提出了基于属性重要性和属性间影响度的约简算法;通过在某型一体化保障设备的柴油发电机子模块中应用该算法,在精简测试指标的同时,保证了较高的测试准确性,缩短了测试时间,验证并说明该理论可以有效地解决一体化保障技术中的指标冗余问题。     

基于雷达反射率图像特征的冰雹暴雨识别

为了实现冰雹暴雨天气的识别与分类,提出了一种基于雷达反射率图像特征的自动识别方法.对雷达回波反射率图像中冰雹回波区域和暴雨回波区域的图像特征进行提取,通过分析冰雹暴雨间单一特征的差异性和不同特征之间的分类互补性,确定了识别冰雹暴雨的有效图像特征(包括强度特征和纹理特征).将提取出的样本有效特征与探空数据(0℃和~20℃温度层高度)结合,利用粗糙集理论进行数据挖掘,进而建立了冰雹暴雨天气的客观识别模型.通过对362个测试样本的测试与统计,冰雹击中率达到93.29%,暴雨的击中率达到89.27%,并且两者均具有较低的误警率.实验结果与传统PUP系统比较,表明利用雷达反射率图像特征实现对冰雹暴雨天气的识别与分类具有较好的效果.     

基于表面生成法的粗糙基底上半透明涂层的光散射特性

针对光在半透明涂层和粗糙基底构成的两层粗糙面的散射过程,采用表面生成法,考虑入射遮蔽以及多次散射效应,构建表面散射的蒙特卡罗模型,得到粗糙基底上半透明涂层的反射光的能量分布,研究涂层厚度、表面粗糙度、入射光波长等对双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function,BRDF)的影响.结果表明,BRDF受表面的粗糙程度影响较大,其峰值随表面均方根斜率的增加线性递减;半透明涂层厚度影响BRDF峰值的大小,厚度为十分之一波长时,BRDF达最小值;近红外光入射时镜反射方向附近BRDF的局部分布曲线相对于可见光入射时有展宽趋势,且方向半球反射率相对于可见光入射时更大.     

Development of a noise sources classification system based on new method for feature selection

Feature selection of noise sources is important for noise sources detection and classification. In this paper, a new rough set based feature selection method has been given. Based on the method, a noise sources automatic classification system (NSACS) has been designed and validated. The key idea of the method is that most effective features can distinguish the most number of samples belonging to different classes of noise sources, if they are used for classification. This new approach has been applied into the system NSACS to select relevant features for artificial datasets and real-world datasets and the results have shown that this approach can correctly select all the relevant features of artificial datasets and at the same time it can drastically reduce the number of features. From the experiments, it can be found that to consider all the five datasets, the number of classification features after selection drops to 35% and the accurate classification rate increases about 14%. For the underwater noise sources dataset the number of features drops to 1/5 and the accurate classification rate increases about 6% after feature selection.     

基于改进水平集方法的翼型拓扑优化

将改进的水平集方法与灵敏度分析方法相结合,发展了一种研究Navier-Stokes方程拓扑优化的新方法。在拓扑优化过程中,引入无需样条参数化的网格重新划分方法,实现水平集函数演化和流场求解的结合。最后,通过对低雷诺数条件下Navier-Stokes翼型优化问题的研究,表明该方法具有良好的全局性,并能有效节约优化问题的计算工作量。