基于云推理模型的武器装备研制风险评估研究

武器装备研制过程充满了不确定性和风险,因此对武器装备研制风险进行研究对于实现武器装备研制目标具有重要的意义.界定了武器装备研制风险相关概念,介绍了云推理理论,构建了武器装备研制风险的云推理评估模型,实现了定性变量与定量变量相互映射,最后,通过实例对模型进行了验证.     

基于历史故障数据的租赁设备预防维护策略优化

针对租赁设备的特殊性,提出了一种周期预防维护策略模型。该策略综合考虑设备的当前维护周期、预防维护、小修以及惩罚机制等因素对维护成本的影响,从设备的当前维护周期出发,构造出故障率分布的平滑函数,以设备的历史故障数据信息为依据,使用最大似然估计解析方法对设备的故障率分布函数参数进行有效估计,建立以租赁企业维护成本最小化为目标的周期预防维护策略模型。最后是算例分析,研究表明,该策略符合租赁设备维护的实际情况,可为租赁企业提供有效的维护解决方案。     

不完全量测下长基线系统的水下目标跟踪算法

针对不完全量测情况下长基线系统对水下目标跟踪精度会下降的问题,提出了最小二乘-容积卡尔曼滤波(Least Squares-Cubature Kalman Filter,LS-CKF)算法。选取容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)为基本跟踪算法并将其改进为两步滤波模式.增加的第1步滤波使用最小二乘估计优化时间更新阶段的容积点,提高了第2步滤波中量测更新的精度。进一步推导了量测信息为距离时新算法的简化形式,降低了运算复杂度,使其能更好地应用于水下跟踪系统.仿真实验和湖试数据的处理结果表明,在丢失量测数据较多且初始状态误差很大的恶劣情况下,LS-CKF收敛速度比标准CKF算法提升了1倍,且跟踪误差降低10%以上。     

用于脉冲功率装置调试的高功率电阻分压器型负载

介绍了电阻分压器型负载的结构、分压原理和设计方法,分析了高频作用下趋肤效应对负载阻值的影响,计算了负载和真空腔内的电场强度分布以及负载的等效电感和等效电容,利用Pspice程序模拟了回路参数对输出信号的影响。对负载的分压比进行了标定,标定结果为7.59×10-5。为避免闪络现象的发生,设计加工接地金属套筒,用来降低负载阴极三结合点处的电场强度。负载工作电压幅值428 kV,电流幅值9.48 kA,工作阻抗45 Ω,电压和电流波形与设计值符合得较好,满足设计要求。     

弦线驻波实验装置改进

本文对典型弦线驻波实验中数据不够准确、驻波不稳定及实验可重复性差等现象进行了分析,明确其根本原因在于实验装置设计方案存在缺陷.提出了实验装置改进方案,一是引入拉力传感器取代狭缝刀口和悬挂重物,改变反射波的形成机理,并以弦线张力直接测量取代砝码重力间接计算;二是引入机械结构微调弦线长度以改变弦线张力和弦线上驻波波长.实验结果证明,改进后的实验装置能明显改善上述问题,该装置还可实施研究驻波规律的多个实验方案。     

爆炸地冲击作用下浮放设备滑移抛离分析

从基础和设备间的接触力特点出发,采用Matlab/SIMULINK仿真软件建立了爆炸地冲击作用下浮放设备的滑移抛离模型,并验证了该模型的正确性。通过输入实测爆炸地冲击加速度波得出在真实爆炸环境中浮放设备的运动历程可分为相对静止、滑移、抛离、滑移减速等四个阶段。并根据其特点,提出了合理简化加速度波,采用该加速度波形,分析得到了浮放设备运动响应与动摩擦系数、爆炸地运动参数的关系。     

双层弹性支撑板的水下宽带隔声

为实现水下宽带隔声,提出了一种由弹性元件支撑两块刚性端板构成的双层弹性支撑板结构。采用弹簧振子振动分析法和声传播理论,建立了平面波入射的水下隔声理论模型,分析了结构参数对隔声量的影响规律,结果表明足够小的弹性元件单位面积弹性系数或足够大的端板单位面积质量都可以连续一致地提高隔声量.仿真分析了双层弹性支撑板的振动位移和声输入阻抗,比较了双层弹性支撑板与连续介质层的隔声特性,结果表明,降低弹性元件质量,有助于在低频段消除半波全透射现象.在同厚度、同质量、同静态压缩率条件下,双层弹性支撑板能更好的降低两侧流体的振动及声耦合,隔声频带更宽,带内一致性更好,隔声量更大.     

关于提高大型仪器使用效益问题的探讨

讨论了提高大型仪器使用效益的几个问题,并对这些问题进行了分析.作者结合本单位的具体实际,提供了许多解决的办法和经验.     

联合稀疏表示在水下目标分类中的应用

水下目标分类识别的性能受所选特征的限制,多特征往往可以获得更加稳定的结果,针对这一问题,提出了一种基于联合稀疏表示模型的水下目标分类识别方法。首先对水下目标回波信号提取3种具有信息互补性与关联性的特征:中心矩特征、小波包能量谱特征、梅尔频率倒谱系数特征,然后应用加速近端梯度法对联合稀疏表示模型进行优化,求解得到最优联合稀疏系数,最后根据最小误差准则确定目标类别。在消声水池开展模拟实验,对6类目标进行分类识别,结果表明:与传统算法相比,提出的算法具有更高识别准确率,并且其执行效率较传统算法有很大提升。     

水声JANUS信号的分数低阶时频谱迁移学习识别方法

非合作第三方水下标准协议信号识别在水声通信信号识别中具有重要研究意义。针对浅海水声JANUS信号的特征提取因易受脉冲噪声和多径效应等复杂水声环境影响而导致识别率低下的问题,提出一种分数低阶时频谱和ResNet18 （Residual Network 18）相结合的迁移学习识别方法。首先,选取JANUS固定前导作为识别对象,设计分数低阶傅里叶同步压缩变换（FLOFSST）,以分数低阶操作抑制脉冲噪声,以时频重排特性增强时频集中性。其次,将基于ImageNet的ResNet18预训练模型微调,迁移至JANUS信号和常见水声信号时频图集。仿真表明所提算法在信噪比为-10 dB时JANUS信号的识别率为96.15%,能够有效抑制脉冲噪声并减小多径效应影响,比传统算法识别性能好。海试中JANUS信号识别率达90.00%,证明算法识别准确率和网络的泛化性较高。