系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性，对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估，不但能计算出系统的可靠性指标，而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小，识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型，并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明，贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

余度设计中的系统可靠性最优分配模型

 将任务可靠度、基本可靠度均作为系统可靠性优化设计的边界约束,并将系统研制费用视为目标函数,建立了一新的系统可靠性最优分配模型,利用该模型设计出的系统在研制费用最少的情况下,任务可靠度与基本可靠度均达到设计要求。此外,还分别建立了串—并联和并—串联两种余度设计系统的最少研制费用模型。最后通过多个实例验证了上述模型,发现系统可靠性最优分配模型考虑了更多的因素,更有实用价值。     

面向突发任务的空间站任务重规划方法

针对空间站在轨运营出现突发任务的情况,提出一种基于启发式规则的任务重规划方法,满足了方案重规划的快速响应需求。根据任务执行的连续性特点和冲突状态,建立了空间站突发任务规划领域模型。考虑重规划过程中任务包含活动间复杂约束关系传播的影响,提出了时间回溯迭代冲突化解策略,同时依据任务执行时间间隔,提出针对间隔插空的时间冗余启发式规则。基于时间回溯迭代冲突化解策略和时间冗余启发式规则,对原任务执行计划进行实时重规划,实现了突发任务的快速响应。应用算例分析表明,提出的重规划方法可以成功地满足空间站突发任务规划需求,实现实时更新空间站在轨任务执行详单的目的。     

基于LSTM的飞行器纵向可用过载预测方法研究

针对执行较长飞行任务的飞行器在飞行任务期间难以实时准确预测机动能力的问题，开展了基于长短期记忆(LSTM)的飞行器纵向可用过载预测方法研究。首先，对飞行器纵向过载相关参量进行了分析。然后，以纵向可用过载为性能指标，建立了基于LSTM网络的BP神经网络预测模型。预测模型的输入是一段飞行时间内可测量的飞行状态数据序列，输出是未来时刻的纵向可用过载。最后，基于某型飞行器建立数字仿真模型并开展了仿真验证及结果分析。研究结果表明，所提出的预测模型准确有效，可以帮助实现飞行器飞行性能的实时评估和预测。     

分布式IMA的网络分区方法及其实时性能分析

 针对分布式综合模块化航空电子(IMA)体系结构,在时间、空间分区以及带宽分区的基础上,提出了网络分区的概念,并建立了相应的网络模型、消息模型、流量模型及调度模型。利用网络演算方法,推导了航空电子混合消息集在网络分区下端到端(ETE)延迟的计算公式;搭建典型网络,通过理论计算对比了网络分区与带宽分区的实时性能。计算结果表明:网络分区下两条硬实时数据流的延迟较带宽分区分别降低了33.5%和74.2%;而弱硬实时与软实时数据流的延迟增加约30%。最后通过OPNET仿真对理论分析所得结果进行了验证,证明网络分区方法符合分布式IMA的分布式架构要求,并满足了系统混合关键性的需求。     

基于非精确计算的空间探测相控阵雷达任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统，提出了一种新的基于非精确计算模型的观测任务规划算法。首先，建立了目标观测的实时任务模型，并分析了观测任务所占用传感器的资源；其次，基于非精确计算模型，提出一种多任务并行的实时容错调度算法来解决观测任务规划问题，该算法综合考虑相控阵雷达的搜索任务与跟踪任务，来进行系统资源的分配。对于跟踪任务，算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况，以此来确定雷达对该目标的观测时间段；最后给出了算法的评估方法。利用2886个低轨空间目标进行仿真验证，结果表明，基于非精确计算模型的任务规划算法，可显著提高系统调度成功率以及时间资源利用率．比传统方法更稳健。     

一种基于多特征融合的地形匹配

 提出了一种多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型。通过对实时图和参考图分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置。由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域,实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

预警飞机任务效能数学模型研究

 研究建立实战条件下武器系统可靠性维修性保障性因素综合评价模型,对武器系统可靠性维修性保障性参数指标论证过程中简化分析和减少对仿真技术的使用具有实用意义。通过研究和分析实战条件下的预警飞机使用状况,利用概率方法建立了其作战条件下的任务效能数学模型,为利用解析法进行预警飞机可靠性维修性保障性指标论证提供了可行手段和重要模型,为定量评价可靠性维修性保障性因素对预警飞机作战影响奠定了基础。     

分布式实时仿真中网络系统扩展的研究与实现

基于实时网络建立的半实物仿真系统能满足强实时性及高精度的要求,随着仿真应用技术的发展,需要参与半实物仿真的实物越来越多,由于共享内存光纤网络产品的飞速发展,如何用最新的实时网产品来扩展原有的实时网络系统是一个必须解决的关键问题。本文阐述了如何扩展的研究结果和实现方法。     

船用时统设备NTP网络授时服务的实现

为了满足船用入网设备多样化的用时需求,并保证船舶系统内部时间的一致性和准确性,在满足船用时间统一系统特点的基础上,设计了一种具有NTP网络授时功能的船用时统设备,增强了船用时统设备的通用性。时统设备作为船舶系统的NTP 1级授时服务器,基于NTP向用时用户同步时间。根据实际使用环境,给出了NTP网络授时最简方案,并对NTP授时精度进行了实验验证。实验结果表明,该设备NTP授时方式满足船舶用时设备需求,授时精度优于450μs。     

面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中，基于航电云的无人机（UAV）蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构，如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上，对传统单层平台级任务调度模型进行改进，提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型，将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真，云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配，并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明：与平台级单层任务调度相比，在执行任务方面，模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%，将使命组完成时间降低了52.1%，在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力；在网络性能方面，模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低，延时分布更集中，提高了网络消息传输的实时性。     

基于Windows系统环境下的精确定时过程实现

首先阐述Windows系统环境下的消息处理机制；然后对Windows下几种常用精确定时器进行比较；最后设计一种基于多线程技术的高精度定时器。通过实际测试，验证了该定时器的高精度性能，很好地实现了以毫秒级定时的通信任务。     

分布式飞行控制半物理仿真系统设计

针对一般飞行控制半物理仿真系统中物理实物的确定性和不可替换性，提出了一种分布式结构半物理仿真系统方案。这种结构利用多台计算机分担模型解算任务，不但提高了数据处理的速度，而且使得各分系统的替换方便可行，仿真系统的半物理程度可灵活调节。系统还引入了以太网通讯，多线程机制和高精度定时技术来提高仿真系统实时性，最终实现了一个通用型的可远程启动和监控的飞行控制半物理仿真系统实验平台，取得了良好的仿真效果。     

基于B-Splines网络的飞行姿态控制器设计

设计了一种自适应飞行姿态控制器,在某一飞行条件下,建立了某型飞机的滚转通道动态逆模型,针对动态逆控制需要获得飞机精确数学模型的难点,基于B-Splines函数,构建了B-Splines网络,在线逼近模型逆误差,并根据李亚普诺夫能量函数推导了B-Splines网络权值的更新算法,确保模型跟踪误差和网络权值的有界性。仿真结果表明,该控制器能够对模型逆误差快速自适应,系统对输入命令有较好的响应特性。     

Structural optimization of the neural network model for the gas turbine engine monitoring

The paper presents a technique of the neural network model reduction for the GTE operation mode monitoring during bench tests. The technique is based on the conversion of the neural network training task to the of multi-criteria optimization task.     

网格技术在高校资产协同管理系统中的应用

针对目前我国高等学校资产管理的水平及应用管理软件的开发现状,提出了一种基于网格技术的高校资产协同管理系统与模型。提出了以“协同管理,流程控制,绩效评价”为基本要求的软件开发目标。文章对实现这一系统相关问题、管理模型的建立、系统的结构与特点,特别是以网格服务为标志的新的分布式系统进行了探讨,同时对系统在高等院校的应用前景进行了展望。     

Neural network modeling of flight control system

Modeling of angle tracking systems in the presence of actuator non-linearity such as angle, position and rate limits is a very significant and difficult task in the design and implementation of aircraft, target-tracking, and missile guided systems. A new recurrent neural network with time-delayed inputs and output feedback is used for the modeling of angle tracking systems, with emphasis on the neural network architecture, principles and algorithms. The neural network controller with modeling units for angle tracking is designed by using TMS320C25 processors. For time and size requirements, limited precision technology and look-up table technology are used in the design of the hardware and software systems. Given a set of input commands, the network is trained to control the system within the constraints imposed by actuators. The results show that the proposed networks are able to model the angle tracking system through learning without separate consideration of the non-linearity of actuators     

基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法研究

大气数据是飞行器飞行的重要参数,大气数据系统是必备的机载航电系统。嵌入式大气数据系统（FADS）是新一代大气数据系统,可用于类乘波体飞行器。飞行器外形特殊,大飞行包线内FADS压力场模型复杂,解算算法尚不完备。针对飞行器的特点,利用三维几何建模和计算流体动力学（CFD）计算的方法,分析FADS压力场模型特性,设计并验证了基于神经网络的类乘波体飞行器FADS算法,结果表明,算法对马赫数、攻角和侧滑角大气参数的解算可行有效。     

通信约束下异构多无人机任务分配方法

针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中，存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题，提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型，设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法，实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法，使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明，该方法能够解决通信约束下，异构多无人机执行察打任务时，所触发的针对目标打击任务的任务分配问题，且能够获得最大的系统效能。