贝叶斯分类器在液体火箭发动机故障诊断中的应用

研究数据挖掘技术在火箭发动机故障诊断中的应用,利用两种典型的贝叶斯分类器——朴素贝叶斯分类器和TAN分类器对液体火箭发动机故障进行分类,对某型号液体火箭发动机的试车数据和仿真数据进行了故障诊断,结果和实际试车情况相符,从而验证了贝叶斯分类器可以应用于液体火箭发动机故障诊断。     

国外大型复杂系统全寿命周期模型与系统工程过程应用综述

对国际标准ISO/IEC 15288、NASA、ESA、Do D的全寿命周期模型进行了介绍,分析了NASA、ESA、Do D在大型复杂系统全寿命周期中应用系统工程过程的方法、主要任务和输出,总结了不同机构全寿命周期模型和系统工程过程的特点,为我国航天系统全寿命周期理论方法的研究和工程应用提供参考。     

多学科仿真在复杂设备系统设计中的应用

通过对复杂设备多学科特性的物理建模和系统集成,实现了对复杂设备整体性能的定量仿真,解决了复杂设备整体功能难以预测的设计难题。文章对多学科仿真及其常见方法作了简要介绍,并以其在几种复杂设备设计中的应用为例,展现了多学科仿真的工程应用价值。     

STD工业控制机在电镀中的应用

介绍了用ＳＴＤ总线控制机构成的电镀控制系统的组成、工作原理、系统功能及设计安装调试中采取的措施。对程序控制和参数测控的软件流程及特点作了介绍。解决了长期困扰的电镀直流大电流检测、控制和系统抗干扰问题。实现了电镀工业自动化。     

系统科学的理论与方法在航天项目管理中的应用研究

系统工程是航天工程项目成功的保证,它的方法论基础是系统科学。航天项目组织是开放的复杂巨系统。深入分析如何激发人的积极性和潜在能力,建立科学、协调的相互关系,从而促进创造力“涌现”,是新环境下组织系统复杂性管理的核心问题。     

抗干扰技术在热工测量系统中的应用

近年来,随着高参数、大容量机组的应用以及科学技术的迅猛发展,热工测量技术取得了长足的进步。数字式热工测量仪表在热工测量系统中也得到了广泛应用。数字式热工测量仪表的应用对整个系统的抗干扰技术提出了越来越高的要求。本文结合作者十余年的工程经验,对热工测量控制系统中干扰的来源以及抗干扰的措施进行了详尽的介绍。     

铸造技术在宇航工业中的应用及发展

航天产品的一些关键部件应用精密铸造技术可以显著地降低成本，减少零件的数量、焊接次数及机加工序。重点综述了国外铸造技术在航天产品中的应用及发展，并对高温合金熔模铸及快速成型技术在铸造中的应用做了简单介绍。     

电子经纬仪三坐标测量系统在导弹总装中的应用

介绍了电子经纬仪测量系统的基本测量原理,及其在导弹总装中的应用,并简要介绍了基于Leica公司Axyz CDM/MTM V1.4基础上利用OLE技术用VB6.0进行二次开发的、用于某海防型导弹的水平测量专用软件。经实际测量,电子经纬仪测量系统提高了导弹测试的效率、精度及可靠性。     

自学习补偿及其在恒速控制中的应用

学习控制可以有效地抑制周期性干扰，但是对初始条件的一致性有要求，这一条件在连续回转运动中难以满足，故本文提出一种学习补偿方案，即在非连续运动时积累干扰的信息，然后在连续运行时用该信息对干扰进行补偿。本文证明了学习控制作用对干扰的收敛性，并给出了仿真结果     

电子对抗事件建模方法在危机预测中的应用

提出了一种用于危机预测的电子对抗事件建模方法,该方法主要使用电子目标参数特征、行为特征和环境特征进行危机事件建模.利用事件模型和电子侦察数据进行事件情报处理,能够有效提高电抗情报处理水平和危机预测能力,实现电抗情报从数据层向认识层的提升.通过仿真数据实现了危机事件预测,验证了该方法的有效性.     

统计过程控制在我国军工企业质量管理中的应用

统计过程控制是将数理统计方法与质量专业有机地结合起来,对现场生产过程进行及时监控检查的控制技术。通过介绍统计过程控制发展背景、原理及应用,阐述了在军工企业中推行统计过程控制的必要性及重要现实意义。     

复杂系统的Bayes可靠性评估

讨论了复杂系统的Bayes可靠性评估。首先，对各种不同分布类型的单元进行Bayes可靠性分析；其次利用最大熵方法把单元可靠性信息进行综合，得到系统可靠性的验前分布；最后根据Bayes定理，利用系统可靠性试验信息来更新系统可靠性的验前分布得到系统可靠性的验后分布，依据此验后分布对系统可靠性进行评估。仿真算例说明了评估方法的合理性。     

基于gamma过程及贝叶斯估计的实时可靠性评估

由于试验时间和成本的限制,系统或元件的传统可靠性评估方法已很难适用;并且同类产品特定个体之间的可靠性存在着差异.为此,提出了一种基于退化数据的特定系统或元件的实时可靠性评估方法.采用平稳gamma过程描述系统或元件的退化过程并使用贝叶斯估计方法来实时更新其参数,在此基础卜推导出精确检测和有误差检测下的系统或元件可靠度表达式.实验分析结果表明,提出的方法能实时地、更准确地评估出特定系统或元件的可靠度.这对航空航天设备的安全性有着重要意义.     

机器学习在翼型优化问题中的应用

基于机器学习的翼型优化方法,避免了繁琐的CFD (Computational Fluid Dynamics,计算流体动力学)计算。本文简要分析目前广泛使用的基于参数化的机器学习算法和基于图像识别的机器学习算法,并对未来机器学习在翼型优化中的应用提出可行的发展方向。     

精密复杂零件的工艺设计过程分析

针对航天控制产品精密复杂零件的工艺难点,以该类零件的工艺设计过程为主线,分别论述了材料定额编制、工艺路线设计以及工序设计过程中的注意事项和工艺方案设计方法,并以实例进行了简要说明。     

某型晶闸管恒加寿命试验中数据处理的Bayes方法

对寿命服从Weibull分布的某型晶闸管恒定应力加速寿命试验中的零失效数据,运用经典的统计方法和Bayes方法进行了处理,分别给出了在正常应力下失效概率的极大似然估计和多层Bayes估计,对2种估计结果与现场试验数据下所得估计结果的比较表明,Bayes估计的绝对误差为5.89×10-5,它小于极大似然估计的绝对误差2.438×10-3。随机模拟表明本文所给方法正确有效。     

最大熵方法在系统可靠性Bayes评估中的应用

针对各种典型的系统，由单元的验后矩推导出准确的系统可靠性的验前矩，在此基础上运用最大熵准则给出了系统可靠性的验前分布的估计，进而根据系统试验数据得出系统的验后分布，运用该分布对系统的可靠性进行评估。仿真结果表明了该算法的简易性和有效性。     

复杂型面薄壁固定框的加工工艺研究

通过分析某产品固定框的结构特点和材料特性,制定了加工工艺方案,确定了数控程序编制原则,并选择合理的切削参数和刀具,经过小批量生产验证,证明满足设计要求,加工效果良好。     

基于粒子群优化核极限学习机的北斗超快速钟差预报

针对卫星钟差序列中非线性特性较为复杂和超快速钟差预报精度较低的问题,将核极限学习机算法引入到北斗超快速钟差预报中。首先,将极限学习机进行优化,引入粒子群优化算法来选择核极限学习机所需的核参数和正则化参数;然后,将优化后的方法应用到超快速钟差预报中,并给出了利用该方法进行超快速钟差预报的步骤;最后,在分析iGMAS提供的实测北斗超快速钟差数据的基础上,选用单天和多天数据进行短期预报。结果表明：在短期预报6h范围内,利用本文提供的优化方法解算得到的超快速钟差预报精度明显优于二次多项式模型和周期项模型,并且采用此方法得到的超快速钟差预报产品与iGMAS提供的超快速钟差预报产品(ISU-P)相比,GEO、IGSO和MEO卫星的预报精度分别提升了50.51%、46.98%、40.67%,其与最终精密钟差的符合程度显著 增强 。     

复杂构件反重力铸造生产技术工艺研究

针对多个产品对复杂构件的需求,根据铸件结构的特点,结合现有反重力铸造装备,通过采用合理的低压铸造、差压铸造工艺方法提高复杂构件产品的内部质量和生产成品率,并合理化生产工艺参数。