考虑维修效能的修理级别优化

修理级别分析(LORA)是在装备研制阶段为建立使用维修制度而进行产品维修决策的重要方法,而修理级别分析无法决策每级站点的备件配置数量.为此,相对于传统研究,提出了一种在装备保障系统中重点考虑维修时间的库存与修理级别分析联合优化方法,并对该方法作了系统的分析, 确定了修理级别优化模型的目标函数和建模条件,解析了故障送修数量、备件需求、备件短缺等随机变量在多级多站点保障组织中的传递耦合关系,将维修时间参数引入到传统的只考虑维修费用的修理级别量化分析中,建立了联合修理级别和备件库存的单层三级优化模型;分析了优化问题的特点,设计了高效率的多变量凸优化算法,使得该模型能够高效地应用于多级多站点多类型备件的复杂保障系统;最后构建了优化方法应用案例,并利用仿真验证了该算法和模型的正确性,为修理级别分析工作的开展提供了一套可行的优化方法.      

考虑passivation的备件库存时变凸优化

考虑到passivation现象,利用时变库存平衡方程构建时变备件短缺数函数,根据扩展帕姆定理将当前时刻之前时段的累积需求率糅合入泊松分布的形状参数,建立考虑备件累积需求率的凸优化算法。以费用约束下的时变可用度为目标函数,利用凸优化算法,得到每一时段的最优配置方案。利用众数法,选择适当的全局库存策略。最后,构建了优化案例来阐释本文提出的方法,同时通过对比几种库存策略,证明了所提方法的优越性。      

基于三站点库存组织的备件转运策略分析

基于三站点库存组织研究了备件转运策略对于系统期望延期交货量（EBO）的影响。首先,依据三站点库存组织中备件和故障件的消耗与补给过程以及库存控制策略,给出了考虑保障站点供应优先级的手边现货、应得备件数和延期交货量之间的状态方程。其次,通过定义站点延期交货量与应得备件数之间的比例系数,将原非线性方程组转化成线性方程组,然后借助线性方程组解的判定法则对方程组解的唯一性进行判定,并结合不动点原理构造柯西列逼近原方程的解。最后,在算例分析中借助MATLAB对2种转运策略（按固定概率转运和按优先级约束转运）下系统EBO的数值大小进行对比。结果表明:按优先级约束进行备件转运能够在大部分情况下提高备件利用率同时降低系统EBO。此外,通过分析还可以发现,不同备件转运策略对系统EBO作用效果的显著性主要由转运策略的可行作用空间大小决定,而作用空间的可行变化范围主要由备件需求由本地满足的概率、库存配置方案以及需求率和维修速率决定。      

三站点备件供应保障关系建模与分析

就建模层面而言备件相关的现有研究在考虑横向保障时存在一定的不足。本文选取三站点组成的备件供应保障系统作为研究对象,通过引入站点间的备件供应保障关系实现了将站点间备件纵向保障和横向保障的综合考虑。运用定量化的概率值表征站点间的备件需求关系,基于库存平衡理论建立了应得备件数量、初始库存量、可用库存量和备件短缺数之间的关系表达式。在建立单站点库存平衡方程的基础上,又依据三站点间的供应保障关系联立得到了三站点备件延期交货量方程组。对方程组解的情况进行了分析,在确定其解唯一性的基础上基于压缩映射原理给出了方程组的迭代求解方法。对于简单示例进行了计算,验证了模型的正确性和求解方法的有效性。     

多约束下备件多层多级库存优化模型

备件库存优化是提高装备保障效率和战备完好性的有效途径之一,针对目前部队现有多约束多层多级备件供应模式及工程实践要求的问题,以舰艇编队索马里护航任务准备阶段备件携带方案优化为研究背景,以舰艇保障经费、载荷和仓库体积为约束条件,以舰艇编队期望短缺数最小和可用度最大为目标函数,运用拉格朗日乘子法和边际效应法求出舰艇编队最优多层多级备件携带方案。通过实例将优化前后基地和后方仓库备件总的质量、体积及费用与对应约束指标上限进行对比分析,结果表明:本文模型和方法可以有效解决编队备件携带问题,同时也可为其他领域解决此类问题提供借鉴。      

虚警影响下的备件库存优化

在虚警存在时完好的零部件被误诊为故障件而对维修站点发出备件需求,从而会对备件的需求率高估,所以需要引入虚警率修正备件需求率使之更为精确.证明了当虚警率服从指数分布时,考虑虚警的外场故障发生数仍然符合泊松分布.根据多层可修件库存控制理论,建立考虑虚警率的需求数和期望备件短缺数（EBO,Expected BackOrder）的函数关系,以期望备件短缺数为优化目标,对目标函数进行凸分析,建立面向系统虚警的备件配置凸优化算法,保证所选库存方案在系统发生虚警的情况下提高系统效能,并构建了某型飞机的应用验证案例,给出了最优的备件配置方案.      

需求信息共享供应链系统的稳定性分析

生产/库存系统的稳定性是供应链管理中的重要指标.需求信息共享(DIS, Demand Information Sharing)机制已在管理实践中得到广泛的应用.但对DIS供应链系统稳定性的研究仍然非常有限.使用控制工程理论建立了一个两级DIS供应链系统模型,定量分析了系统的稳定性条件,给出了系统参数的取值范围,并通过仿真实验进行了验证.研究结果表明合理调整系统参数能够提高供应链系统的稳定性.在此基础上针对阶跃需求输入研究了系统参数对供应链系统中订单、库存和在制品动态响应的影响.揭示了供应链系统的动态特性,提出了供应链成员决策的管理建议.     

基于控制论的3种供应链动态特性比较

基于自动控制理论,以APIOBPCS(Automatic Pipeline, Inventory and Order Based Production Control System)订货系统为基础,采用模拟仿真的方法,考察传统二级供应链(TSC,Traditional two-echelon Supply Chain)、需求信息共享(DIS,Demand Information Sharing)二级供应链和供应商管理库存(VMI,Vendor Managed Inventory)这3种典型二级供应链系统在阶跃需求信息时,不同系统参数对系统订单、在制品量和库存量的影响,并对3种系统的动态响应特性进行了对比研究.研究结果表明:对于阶跃需求信息,生产提前期T_p越小,系统响应峰值越小,响应速度越快;参数T_i,T_w和T_a在不同范围内对系统峰值和调节时间的影响趋势有所不同,需要根据供应链整体目标进行选择.而且一种供应链系统往往不能兼顾系统的响应峰值和调节时间两个特性,应综合考虑响应峰值和调节时间对系统整体绩效的影响,选择适当的管理策略优化供应链系统,以提高供应链的整体运行效率.      

橡胶O形圈密封结构的有限元分析

建立固体火箭发动机的橡胶O形圈的二维轴对称模型,采用非线性有限元方法计算了O形橡胶圈在库存和工作状态的变形及应力,分析了上下法兰张开间隙、初始压缩量、密封槽口及槽底倒角半径、密封槽宽、密封圈材料、O形圈截面尺寸及工作温度等典型参数对密封性能的影响:上下法兰张开间隙、密封圈的初始压缩率、密封圈材料等典型参数对最大接触压应力影响较大,而密封槽槽口和槽底处倒角对剪切应力影响明显.这些分析为密封结构的优化设计打下了基础;同时探讨O形圈应力分布规律,确定密封圈易受损和失效关键部位,初步确立了固体火箭发动机密封失效准则和失效模式.     

有限维修能力下舰载机可修复件库存优化模型

舰载机保障受维修渠道约束,维修能力有限.为使Palm定理和Metric理论适用于舰载机可修复件优化配置,基于排队理论,将有限维修渠道的实际维修时间与维修等待时间之和等效为无限维修渠道的平均维修时间,建立专业渠道、通用渠道和混合渠道的维修供应渠道修正模型.根据维修供应渠道修正模型,给出了两层级备件项的供应渠道备件数均值和方差模型.结合实例应用,分析了备件需求率和维修渠道数对维修时间的影响.对比分析了"有限维修渠道模型"和"无限维修渠道模型"库存方案的应用效果,并给出了各自的适用条件,结果表明了修正模型的有效性.      

利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测

为了以低成本、高时空分辨率进行大雾天气监测，提出一种利用无线通信链路进行基于深度学习的大雾天气监测方法。由于信道中不同浓度的大雾天气在信号中留有的特征不同，采集了4种不同浓度大雾下的无线电信号，建立无线电大雾天气监测数据集；通过在传统ResNet50网络中引入注意力机制并进行特征融合，得到改进后的A-ResNet50模型。利用A-ResNet50网络提取接收信号中留有的不同浓度大雾天气的特征，对四类不同浓度大雾天气进行分类识别，达到监测大雾天气的目的。所提方法在建立的数据集上进行了验证，相较于其他传统分类算法，本方法性能最优，最终识别准确率达到86.18 %，结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于信息素决策的无人机集群协同搜索算法

针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题，提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法。首先，考虑无人机通信约束，建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型。其次，通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型。将任务过程分为3个阶段，在搜索阶段，无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新；在通信阶段，通过通信网络实现多机信息素地图的融合；在决策阶段，根据局部信息和全局信息做出决策，并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新。基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果。最后，仿真结果表明，所提算法能够对区域进行覆盖搜索，表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小。      

基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析

图片、语音、视频等多媒体形式的信息交流在网络通信中占有重要地位，同时也有很多非法信息的传播隐匿于此。隐写分析是甄别隐秘信息是否存在的有效手段，提出了一种通用的基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析算法。网络主体由残差计算、特征提取和二分类3部分构成，其中在特征提取部分针对性地提出了残差卷积层、多尺度残差卷积模块及隐写分析残差块。实验结果表明:所提算法基于视频像素域分析网络的检测率高达99.75%，比传统的手工提取特征方法具有更大的优势。      

分布式虚拟人预测显示技术

在分布式虚拟环境中人的仿真与交通工具仿真有所不同,人体具有较多关节,如果要虚拟人与环境的交互具有实时性,势必要提高其行为在网络中广播信息的数量,随着加入网络中虚拟人数量的增加,网络负荷将急剧增大.对此,在虚拟人仿真中对人体运动部位进行有机划分,使得那些经常与外界实现交互的身体部位按关节描述,其它部位按行为信息描述,同时运用DR(Dead Reckoning)算法来降低维持虚拟人逼真运动所需要的信息传送数量.实验表明,采用预测显示技术可以有效减小网络负荷,提高虚拟人的交互性.      

基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测

3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法。MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息。实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果。      

基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘，并对商品的感兴趣程度进行预测。因此，以此为背景，研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究，提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先，将关系型数据构建成异构网络，用户和商品为网络中的节点。然后，设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法，并对节点进行表示学习。最后，将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练，利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率，对比常用方法，准确率提升6.5%以上。      

基于多分辨率特征自选择的遮挡物识别算法

光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节，传统识别算法多依赖人工巡检，成本高昂且效率低下。基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性。通过特征自选择，筛选出语义最具代表性的特征图，以加强物体环境的语义信息表达。用筛选出的特征图完成遮挡物识别，从而提升识别准确率。在自建光伏组件落叶遮挡数据集上进行了实验比较和分析，并对识别性能进行了评估，通过与现有物体识别算法相比，所提算法的准确率和召回率分别提升了9.21%和15.79%。      

基于异质信息网络的恶意代码检测

恶意代码对网络安全、信息安全造成了严重威胁。如何快速检测恶意代码,阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问题。通过获取恶意应用的动态信息、构造异质信息网络(HIN),提出了描述恶意代码动态特征的方法,实现了恶意代码检测与分类。构建了FILE、API、DLL三类对象的4种元图,刻画了恶意代码HIN的网络模式。经过改进的随机游走策略,尽可能多地获取元图中对象节点的上下文信息,将其作为连续词包(CBOW)模型的输入,从而得到词向量的网络嵌入。通过投票方法改进主角度分析模型,得到多元图特征融合的分类结果。在仅可获得有限信息的情况下,大大提高了基于单元图特征的恶意样本分类准确率。      

互联网上计算机时间传递系统设计方案及实验结果分析

计算机互联网的发展，使信息的传递更加方便、快捷。在时间频率用户中，中、低准确度的用户占很大比例，计算机互联网时间传递已经成为一个重要的手段。中国的网络授时系统从２０００年１月开通以来，近万人访问了授时网站ｈｔｔｐ：／／ｋｘｚｈ．ｓｘｓｏ．ａｃ．ｃｎ或其镜像站点ｈｔｔｐ：／／Ｂｅｉｊｉｎｇｔｉｍｅ．１２６．ｃｏｍ。介绍了国家授时中心网络授时系统的设计要点，给出了网络授时传递时间准确度的测量方法，分析了网络授时实验结果。