基于实战环境的 反舰导弹武器系统作战效能评估

针对导弹武器实战化的作战训练使用需求,结合反舰导弹武器系统的技术特性,在传统ADC评估模型基础上,引入实战战场环境影响因子。分析建立了反舰导弹武器系统效能评估指标体系和改进的ADC评估模型,同时针对导弹武器系统能力构成的复杂性,采用层次分析和集对分析法对评价指标进行综合处理。分析表明,改进模型能够有效地反映实战环境条件下反舰导弹武器系统的综合作战效能,可为开展实战化条件下的训练提供更具实际意义的支撑和帮助。     

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。