基于统计语言模型的译文选择方法

机器翻译是把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。其中，源语言词汇的译文选择直接决定机器翻译的质量，是人们关注的难题。本方法以信息论和计算语言学为理论基础，充分利用了日语分析生成的句子结构信息和语言模型提供的统计信息，来解决机器翻译中歧义词的译文选择问题。将该方法用于日汉机器翻译系统的译文选择实验，具有良好的译文选择性能。它的特点在于利用了日语分析的句法信息，使译文选词的质量得到明显改善。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

关于日语副词“すぐ”“まもなく”“やがて”的调查研究

就现代日语副词中的「すぐ」「まもなく」「やがて」在句子中的意思，以及用法上的区别，进行了调查和分析研究。找出各自不同的特征，为学习和掌握现代日语副词「すぐ」「まもなく」「やがて」的异同提供参考。     

轴向磁通磁场调制型电机的解析分析

提出了一种新型二维解析分析方法用于计算轴向磁通磁场调制型电机的气隙磁场分布和电机特性。对电机每个子域列出拉普拉斯方程或泊松方程并结合边界条件,求解出每个子域的矢量磁位,进而得到气隙磁场分布、空载反电势、电磁转矩和轴向磁拉力的解析表达式。为了评估解析方法的计算精度,对二维解析分析结果和三维有限元仿真结果进行了比较,结果表明二维解析计算结果的计算误差在10.3%以内。由于解析分析在保证计算精度的前提下大大缩短了计算时间,因此该方法适用于轴向磁通磁场调制型电机初始设计阶段电机参数的确定。     

N-S方程有限分析数值研究

 本文将有限分析方法用于曲线座标系上紊流N-S方程的数值计算。分别计算了单列和串列叶栅内部流场,计算中采用了k-ε紊流模型和壁面函数。计算结果与试验结果相比较,吻合程度令人满意。有限分析方法在网格单元上对N-S方程进行线化处理,以解析边界条件作为约束,得出解析解,在解析解基础上构造离散代数方程。有限分析方法的最大特点是可以适应对流速度大小和方向,自动调整格式系数,因而具有数值扩散小和稳定性高等优点。     

Chapman方程同伦分析方法求解研究

Chapman方程是再入领域的经典方程,适用于对航天器再入轨迹规律的研究,但难以得到其解析解,故提出利用同伦分析方法(HAM)求解Chapman方程解析解。将平衡滑翔再入近似解析解作为HAM的初始猜测解形式,并通过选取合适的辅助线性算子和基函数,得到Chapman方程在小升阻比下的同伦解。仿真结果表明,基于HAM得到的解析解与数值解能够很好地吻合,验证了该方法的有效性和精确性。     

陀螺加速度计输出电路系统分析与测试方法研究

本文介绍了陀螺加速度计输出电路的结构和主要功能,分析了它的实现原理和硬件电路的依存关系。在此基础上,提出了一种简单的测试步骤,进行了功能分析并给出相应的程序流程。     

大涵道比涡扇发动机涡轮监视温度容错解析

提出了对大涵道比涡扇发动机涡轮监视温度的容错解析方法,以避免由于涡轮监视温度传感器故障造成的发动机控制降级,或未检测到故障导致发动机超温.解析方法包含两种:一种是基于涡轮排气总温的解析方法作为主解析方法;另一种是基于空气流量模型的解析方法作为余度解析方法,用于在主解析温度与测量温度差异较大时进行比较取真.使用发动机试车数据进行了方法验证,结果显示:主解析方法的稳态计算误差不超过0.33%;余度解析方法的稳态计算误差不超过0.8%.这表明两种解析方法都是有效的,可以用于发动机容错控制.      

面向补给任务的空间站共轨飞行器部署研究

以降低空间站为共轨飞行器补给燃料时补给机动的轨道面外冲量为目标,提出共轨飞行器位置部署分析方法。以光学舱作为共轨飞行器实例进行研究,在分析光学舱补给任务基础上,设计了补给变轨方案。基于虚拟平面思想提出了光学舱共轨部署的拟共轨轨道概念,推导了零面外机动条件下光学舱相对空间站升交点部署位置的一般解析计算模型,并在圆轨道假设条件下得到了简化解析计算模型,最终得到光学舱相对空间站的相位与升交点赤经部署模型。仿真结果表明,光学舱部署位置解析计算模型可以满足工程需求,不同相位条件下升交点赤经部署结果与数值解的相对误差小于3%,采用该解析方法进行光学舱位置部署后,补给任务轨道面外机动降低至原冲量的3.5%以下。     

基于贝叶斯网络的分层系统可靠性分析

由于分层系统的系统结构复杂,且系统不同层次可靠性信息具有不均衡性的特点,使得分层系统的可靠性建模较为困难.考虑二态情况,通过引入贝叶斯网络描述分层系统元素间的失效关系,并考虑了系统元素间级联失效问题,结合贝叶斯多源信息融合方法,以贝叶斯网络模型为基础整合了系统各层元素的可靠性信息,构成了一种较为通用的二态分层系统可靠性分析方法.算例结果表明:该方法在贝叶斯网络模型计算过程中能够融合系统各层元素可靠性信息并有效处理级联失效问题,提高了系统可靠性后验均值估计的准确性,减小了系统可靠性结论的后验方差.      

STABC-IR: An air target intention recognition method based on bidirectional gated recurrent unit and conditional random field with space-time attention mechanism

The battlefield environment is changing rapidly, and fast and accurate identification of the tactical intention of enemy targets is an important condition for gaining a decision-making advantage. The current Intention Recognition (IR) method for air targets has shortcomings in temporality, interpretability and back-and-forth dependency of intentions. To address these problems, this paper designs a novel air target intention recognition method named STABC-IR, which is based on Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) and Conditional Random Field (CRF) with Space-Time Attention mechanism (STA). First, the problem of intention recognition of air targets is described and analyzed in detail. Then, a temporal network based on BiGRU is constructed to achieve the temporal requirement. Subsequently, STA is proposed to focus on the key parts of the features and timing information to meet certain interpretability requirements while strengthening the timing requirements. Finally, an intention transformation network based on CRF is proposed to solve the back-and-forth dependency and transformation problem by jointly modeling the tactical intention of the target at each moment. The experimental results show that the recognition accuracy of the jointly trained STABC-IR model can reach 95.7%, which is higher than other latest intention recognition methods. STABC-IR solves the problem of intention transformation for the first time and considers both temporality and interpretability, which is important for improving the tactical intention recognition capability and has reference value for the construction of command and control auxiliary decision-making system.     

具有相依特性的航天测控网稳定性分析

随着信息技术的不断提升,航天测控网各系统中的耦合和依赖变得越来越强烈。针对这种具有相依特性的测控网络的稳定性问题,提出借助于相依网络的分析方法,根据信息在测控网中所起的作用,对航天测控网相依特性进行分析、研究,特别是相依网络的级联失效过程进行稳定性分析。将航天测控网划分为具有相依特性的数据信息和控制信息,通过针对单侧网络进行蓄意攻击,研究不同控制信息模式下航天测控系统的稳定性,提出构建稳定、高效的测控网的方法。仿真结果表明,在数据信息遭受攻击时,合理规划控制信息形态并减小控制信息规模,能够有效保障航天测控系统的稳定性。     

一种改进的基于模糊-粗糙集的属性约简算法

FRSAR(Fuzzy-rough Set Attribute Reduction)是一种基于模糊-粗糙集的属性约简算法,它可以避免离散化时数据信息的丢失,但是该算法中决策属性对条件属性集依赖度的计算设计的不是很完善.本文提出了一种改进的FRSAR算法,它只考虑能够使属性集依赖度增大的属性,这样就降低了计算量.实验结果表明,改进算法和原有算法得到相同的约简结果,但是改进算法的执行时间大大降低.     

导弹装备测试性数据相关性分析研究

针对目前装备使用阶段测试性数据来源于专家信息这类存在不确定性因素的信息,会直接影响测试性验证结论的准确性和完整性。为了增加测试性数据的可信度,基于导弹装备使用阶段测试性数据,提出了灰色关联分析的方法流程,对数据进行相关性分析。结果表明,基于灰色关联算法的数据相关性分析方法能得到测试性数据可信度程度,并挖掘出测试性指标间潜在的关联规律,能丰富专家信息,有助于提高验证准确度。     

Solution and performance analysis of geolocation by TDOA

One method of geolocation is based on measuring the time difference of arrivals (TDOAs) of a signal received by three or four geostationary satellites. The received signals are cross-correlated to determine the TDOAs and a set of nonlinear equations are solved to produce the location estimate. An exact solution for the transmitter position is derived for the three or four receiver cases. Extension of the solution method to more receivers is straightforward. An analysis of the performance of the system is given, together with expressions for predicting the localization mean-square errors (MSEs) and bias, and the Cramer-Rao bound. Both precision in TDOA measurements and the relative geometry between receivers and transmitter affect the localization accuracy. The geometric factors act as multipliers to the TDOA variance in the bias and MSE formulae. A study of the dependency of the geometric factors on transmitter position and satellite spacings are provided, as well as simulation results     

A novel approach of testability modeling and analysis for PHM systems based on failure evolution mechanism

Prognostics and health management (PHM) significantly improves system availability and reliability, and reduces the cost of system operations. Design for testability (DFT) developed concurrently with system design is an important way to improve PHM capability. Testability modeling and analysis are the foundation of DFT. This paper proposes a novel approach of testability modeling and analysis based on failure evolution mechanisms. At the component level, the fault progression-related information of each unit under test (UUT) in a system is obtained by means of failure modes, evolution mechanisms, effects and criticality analysis (FMEMECA), and then the failure-symptom dependency can be generated. At the system level, the dynamic attributes of UUTs are assigned by using the bond graph methodology, and then the symptom-test dependency can be obtained by means of the functional flow method. Based on the failure-symptom and symptom-test dependencies, testability analysis for PHM systems can be realized. A shunt motor is used to verify the application of the approach proposed in this paper. Experimental results show that this approach is able to be applied to testability modeling and analysis for PHM systems very well, and the analysis results can provide a guide for engineers to design for testability in order to improve PHM performance.     

基于模态信息的叶盘结构失谐识别方法鲁棒性研究

为有效运用整体叶盘结构失谐识别技术,针对一种以模态信息作为输入参数的识别方法进行了鲁棒性方面的研究.推导了该方法中识别参数对各输入参数的灵敏度公式,利用灵敏度分析的结果,可以明确各个输入参数的重要程度,为实际运用中获取输入参数信息提供指导;另外也可对识别结果的准确度作进一步的分析评价,为可靠的使用该识别方法提供保障.      

基于IRCMNDE和NNCHC的滚动轴承故障诊断

针对多尺度散布熵（MDE）在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵（IRCMNDE）和最近邻凸包分类（NNCHC）的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵（RCMDE）,将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE（故障识别准确率为95.99%）和RCMDE（故障识别准确率为97.60%）的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。