热处理作业系统中安全性评价的AHP方法

本给出了系统安全性评价的AHP方法，叙述了该方法的基本步骤，并以沈阳某集团公司热处理弹簧厂评价的实例说明了该方法的有效性。     

求解含多个右端向量非对称线性方程组的自适应块拟最小残量IOM(q)算法

许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。     

用预测法量化防空导弹武器系统效能的研究

针对当前分析人员难于求解防空导弹武器系统总体效能值，提出了一套量化系统效能中的系统能力向量Ｃ的方法。对该方法作了详细的论述，并用该方法量度了一些防空导弹武器系统的总体系统效能。分析得到的结果是令人满意的，从而进一步解决了如何通过较理想的效能模型，全面地预测防空导弹武器系统在给定条件下完成规定任务的能力问题。     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

压电材料壳的广义变分原理和状态向量方程

将三维弹性材料的H-R变分原理引入到具有机-电耦合效应的三维压电弹性材料圆柱壳问题中,建立了对应于正交各向异性压电材料圆柱壳的Hamilton型广义变分原理。通过变分运算得到了柱坐标系下的状态向量方程,该状态向量方程也是Hamilton正则方程。最后指出纯正交各向异性弹性材料壳Hamilton型广义变分原理是变分公式的特例。变分原理的建立将有利于压电材料圆柱壳静力学和动力学问题的有限元方法或半解析法的推导。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

基于脑电功率谱密度的作业人员脑力负荷评估方法

脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验，记录16名被试的NASA任务负荷指数（NASA-TLX）量表数据和脑电（EEG）信号，提出了一种基于脑电功率谱密度（PSD）和支持向量机（SVM）的个体脑力负荷评估方法。结果表明：随着实验设计脑力负荷水平增加，被试的主观脑力负荷得分显著提高（p<0.001），这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上，通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数，惩罚系数取3 000，核函数参数取0.000 1，模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8，宏平均的受试者工作特征曲线下的面积（Macro-AUC）达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法，为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。     

基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.     

基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法

现有的改进支配方法提高了解集逼近Pareto前沿的能力,但平衡种群收敛性和多样性的能力仍然不足。针对此问题,提出了一种基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法(An adaptive dominance and reference vector based evolutionary algorithm for many-objective optimization,ADRVEA)。首先提出自适应支配(Adaptive dominance,AD)来设计小生境机制;然后通过参考向量划分目标空间来提高种群多样性;最后构建适应度表达式来实现精英选择。实验证明所提出的ADRVEA不仅性能良好,而且有效平衡了种群的收敛性和多样性。