基于模式矩阵的液体火箭发动机试车台故障关联规则挖掘

为发现试车台状态变量与其工作状况的关联关系,本文对液体火箭发动机试车台历史测试数据进行关联规则挖掘,对试车台状态参数进行选择和编码,使用自适应阈值算法对测试数据进行离散化,引入模式矩阵用于计算事务数据库中的频繁项集,提出了基于模式矩阵的关联规则挖掘方法,并将该方法应用于对多组历史测试数据进行频繁项集挖掘,对挖掘结果的分析表明:与传统方法相比,本文方法效率高,计算量小,挖掘结果能正确反映试车台状态变量与其工作状况间的关联规则,为试车台的测试数据挖掘提供了一种有效方法.     

基于规则的递归选择性拆卸序列规划方法

拆卸序列规划是产品维修性设计的一个重要内容。然而完全的拆卸序列通常是不实际的。选择性拆卸序列规划方法强调从产品中选择一个或多个零件用来维护。本文提出一个基于规则的递归方法用来生成拆卸序列。大多以前的方法枚举出所有的拆卸序列或利用随机的方法生成拆卸序列。相反,本文提出的方法利用规则消除那些不可能的拆卸序列。最后,结合机动...     

一种非线性规划的求解方法与燃气发生的设计

阐述了一种新的非线性规划的求解方法，即对每个参变量在其可能变化区间内，按照特定的步长集资代入约束方程来观察是否满足约束条件，从而求得若干组可行解。变量变化的步长通过非线性方程组各个方程在近似结点的全微分的分析获得，步长的确定是本方法的关键。文中并示范性列举了本方法在燃气发生器设计中的作用。     

浅析固体推进剂配方设计中数据的修约方法

对数据处理中“四舍五入”的规则导致的误差偏离问题加以分析 ,提出实施GB 81 70 - 87《数值修约规则》可解决由此产生的问题 ,以此分析固体推进剂配方设计中数据处理标准化的必要性     

Trajectory Tracking Control for a GMM Actuator Based on a Heuristic ILC Method

A heuristic iterative learning control （ILC） method is presented and applied to the trajectory tracking control of a giant magnetostrictive material （GMM） actuator. A GMM actuator is used as experimental equipment for micro-displacement trajectory tracking control. The advantage of the presented approach lies in quitting the model of the GMM actuator. The experimental results attest to the high efficiency of the presented method for the micro-displacement trajectory tracking control.     

MINING CYCLIC GENERALIZED ASSOCIATION RULES

Discovering cyclic generalized association rules from transaction datbases can reveal the relationship of differ-ent levels of the taxonomies and display cyclic variations over time.Information about such variations is great use of better identifying trends in associations and forecast-ing.Because cyclic rules are quite sensitive to a littlenoise,this paper uses the noise-ratio as the criterion of i-dentifing cydclic itemsets for dealing with the problem and utilizes the cycle-pruning technique to reduce the comput-ing time of the data mining process by exploiting the real-tionship between the cycle and generalized frequent item-sets.The paper gives the algorithm of mining cyclic gen-eralized itemsets(CGI).Experiment shows that the CGI algorithm can efficiently yield results.     

RESEARCH ON JUMPING SEQUENCE PLANNING ISSUES OF HOPPING ROBOTS

The wheeled or crawled robots often suffer from big obstacles or ditches, so a hopping robot needs to fit the tough landform in the field environments. In order to jump over obstacles rapidly, a jumping sequence must be generated based on the landform information from sensors or user input. The planning method for planar mobile robots is compared with that of hopping robots. Several factors can change the planning result. Adjusting these coefficients, a heuristic searching algorithm for the jumping sequence is developed on a simplified landform. Calculational result indicates that the algorithm can achieve safety and efficient control sequences for a desired goal.     

空间飞行器布局优化方法研究

空间飞行器的布局问题是一个非常复杂的三雏不规则形体的装箱排布问题。由于理论研究的严重滞后和问题的复杂性,现阶段只能通过实物模装的手段来实现。但实物模装所需的时间长、速度慢,需制造全尺寸的实物模型,布局的结果也完全取决于布局人员的经验和试凑的次数。本文结合布局优化方法和CAD模装技术,针对空间飞行器的质量特性,建立了空间模型、优化模型,提出了一种基于敏度分析的改进类启发式算法,并用Euclid语言在工作站上实现了一个具有仿真功能的布局优化系统。利用该系统给出了几个算例,分析了影响布局优化质量的各种因素,并进一步对其本质作了一定的探讨。最后通过分析总结,提出空间飞行器的布局问题应该向专家系统方向进行发展。     

新的知识表示方法——概念图

简要介绍了一种新的知识表示方法一概念图知识表示方法．详细论述了概念图知识表示方法的形式化定义、概念图知识表示的机器内部实现方法以及基于概念图表示知识的推理，并对在推理过程中如何实现概念图之间的匹配作了详细的论述．     

基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策

 研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。