层次分析法在飞机维修不安全事件影响因素评价中的应用

对飞机维修不安全事件的影响因素进行层次分解,构建层次矩阵;利用德尔菲法,导入不安全事件调查分析专家组成员对不安全事件的判断;结合层次分析法(AHP)对不安全事件影响因素进行定性和定量的评价。     

固体推进剂粘弹力学特性的实验研究

本文首先对固体推进剂的粘弹力学特性进行了初步分析,然后利用动态粘弹谱仪测定了“双芳镁—3”推进剂的动态粘弹力学特性。根据对测试结果的分析计算和频-温(或时-温)等效原理,绘制了该推进剂在宽广频率范围内的动态复模量E~*(ω)主曲线和在宽广时间范围内的静态应力松弛模量E(t)主曲线。其结果对装药结构完整性分析有实用意义。     

基于主成分的编队级网络对抗效能评估指标体系

分析建立编队级网络对抗评估指标体系的原则,用主成分分析法对指标进行处理,求得7个主成分.根据正交原则将20个指标分配到7个主成分中,赋予每个主成分以实际含义,最终建立了编队级网络对抗效能评估指标体系.     

导管弯曲加工工艺规划研究

根据导管结构特点,对导管弯曲加工工艺规划进行了较全面的研究,分析了工艺规划的内容和结构并建立了工艺信息模型。同时,为方便工艺员的设计工作,提出多模式工艺规划,如交互式和检索式工艺规划等。当设计结果存在多种工艺方案时,引入多目标层次分析法和模糊综合评判法,对多种工艺方案进行评价选优。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

李子干：改善空间旅行食品质量、营养和安全性的天然途径

引言 最近，对李子干的研究发现，其天然成分可以解决地球和空间旅行的食品生产过程中存在的问题。人们普遍知道李子干含有大量天然纤维素（约7．5％），鲜为人知的是，它所含的山梨醇，即一种糖醇含量也很高（约15％，为食物中最高的），这是一种天然的保湿剂；苹果酸含量约为2％，是天然的风味增强剂，可以改进食品口味。在22种普遍食用的水果和蔬菜中它的抗氧化能力最高。     

基于ATR-FTIR检测技术的航天器结构板表面污染物分析

文章制定了航天器结构板表面污染物成分鉴定与来源解析的技术方案,并根据该方案采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱（Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared, ATR-FTIR）检测技术对航天器热真空试验后结构板表面的白色污染物进行成分鉴定,结果表明污染物的主要成分为酰胺类物质。将疑似污染物来源物质的ATR-FTIR光谱图与污染物光谱图进行对比分析,推断出航天器结构板表面污染物来源于热真空试验过程中含胶热缩管内层的热熔胶,并通过验证试验证明了污染物来源推断的正确性。研究可为航天器污染物的预防和控制提供技术支持。     

基于自适应核主元分析的EHA系统传感器故障检测

针对核主元分析(KPCA)方法难以选择合适核函数的问题,提出了一种基于自适应核主元分析的传感器故障检测方法,根据训练数据对核函数进行自适应修正,使核函数适应给定的训练数据。对常规数据标准化处理方法进行了改进,提出了一种"均值化"的处理方法,使处理后的数据既能消除不同变量幅值和量纲的影响,又能反映训练数据的全部信息。将此方法应用于机载电动静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)系统的传感器故障检测,结果表明,此方法比常规KPCA方法更为先进,具有更好的故障检测性能。     

基于空中交通管制运行品质的扇区容量评估

扇区容量反映的是扇区空中交通管制运行品质诸多要素综合寻优下的流量水平,目前将扇区管制员工作负荷阈值映射为扇区容量的评估方法存在片面性。为改善扇区容量评估方法,以成都进近南扇为研究实例,采集198组实际运行数据建立样本集,确立了涵盖空中交通流密度、管制运行安全性能、管制运行效率性能及管制员工作负荷等4类因子的管制运行品质量化指标,并基于主成分分析法实现了扇区管制运行品质综合评价,经函数拟合确定扇区容量为29架次/h,新方法更具科学性、客观性。     

判断力权值的确定方法及AHP中群组判断矩阵的形成

在ＡＨＰ模型中，请一组专家对某一属性进行评价，根据专家的判断能力，给出判断力权值，再通过适当的数学处理方法，可得最优判断矩阵，这是ＡＨＰ中构造判断矩阵的一种新方法。