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251.
从机场网络的角度研究延误传播问题.贝叶斯网络是一种分析传播问题的有效方法,基于贝叶斯网络的延误模型,构造出延误传播的机场网络模型.通过计算网络中条件概率,最终得到联合概率,用于分析机场之间延误传播的影响.实验数据表明,当某一机场产生离场延误时,这一延误不会消失,而是经过时间的推移传播到其他机场,造成其他机场的延误.  相似文献   
252.
天地一体化组网应用须在空间网和地面网之间部署IP over CCSDS(基于CCSDS空间链路承载IP业务)协议适配网关,以实现在高速CCSDS(空间数据系统咨询委员会)空间链路之上传输IP(互联网协议)数据包。针对此需求,提出一种IP over CCSDS协议适配的高速并行实现方法,并在Linux内核中采用多线程技术实现IP over CCSDS协议适配过程,通过实验进行测试与验证。测试表明,在处理器多核数目的范围内,协议适配处理性能随线程并发数目的增加而增加;当线程数目超过处理器核数时,受限于处理器核数和线程调度开销的影响,协议适配的性能并不能随着线程数目的增多而线性增加。后续,可利用FPGA(现场可编程门阵列)硬件逻辑电路的并行能力在硬件上实现协议适配的高速并行处理,并设计更高速率的同步接口,以从硬件上实现几千兆比特甚至几十千兆比特的高速IP over CCSDS协议适配。  相似文献   
253.
针对我军综合保障分析设计的需求,建立了一个概率活动网络模型,用于模拟真实的维修和使用保障活动,并介绍了任务模型和保障资源模型。用实例验证了该方法的可行性。  相似文献   
254.
面对信息化时代带来的机遇和挑战,科技期刊如何应对,以适应潮流的发展,满足更多科技工作者的需求,抓住广大读者的需求,近而提升科技期刊的影响力。文章通过对《航天器工程》期刊编辑部信息化建设和网络建设,结合实践经验,对科技期刊信息化建设进行了分析。  相似文献   
255.
据报道,2012年10月29日~11月8日,美网络司令部在内利斯空军基地举行了第二次"网络旗帜"训练演习。美国网络司令部设计的"网络旗帜"演习旨在为国防部众多司令部提供阻止、必要时挫败网络攻击的真实的训练机会。具体地说,"网络旗帜"演习应用独特的被称为全球靶场互联网的模拟器,提供真实的WWW网框架,进行类似现实互联网环境的训练。由  相似文献   
256.
为提高并行组合扩频通信系统抵抗窄带干扰的能力,研究自适应多门限和DT-FCME两种变换域算法抑制并行组合扩频通信系统中窄带干扰的问题。经仿真验证,两种算法能够对系统中高斯白噪声环境下的多种窄带干扰起到较好的抑制效果。最后对比分析了两种算法抑制不同类型窄带干扰时的优缺点。  相似文献   
257.
剩余寿命预测对于航空发动机设备的安全运行、制定维修计划具有重要的意义.目前现有方法无法有效提取设备复杂工况和复杂故障下的退化特征.针对此问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络(MTCN)的发动机寿命预测方法.该方法利用时间卷积网络提取数据时序信息,并通过多尺度卷积核的不同感受野提取设备复杂工况下的退化特征,从而更好地预测极端条件下的设备剩余使用寿命(RUL)值.为了验证所提出方法的有效性,在航空发动机C-MAPSS数据集上进行试验.结果表明所提出方法能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度.  相似文献   
258.
针对SMP机群的双层并行体系结构,研制出一种双层并行技术--在计算节点间采用MPI消息传递模式并行,而在计算节点内部采用OpenMP编译器指令模式并行.通过算例测试证明,采用该技术的航空CFD程序,并结合贪婪负载平衡分配技术进行并行计算,其效率可达94%,计算结果与实验值吻合.  相似文献   
259.
未来装备必须坚持体系化发展,并通过贡献率评估明确在体系中的地位和作用。明确了装备体系贡献率的定义和评估意义,分析了定性评估法、基础技战术指标比较法、综合技战术指标灰靶比较法、基于装备体系的网络层次分析法、基于体系仿真及效能评估法等装备贡献率评估方法,并给出了灰靶比较法、网络层次分析法具体评估实例。同时,结合各评估方法特点,提出了网络层次分析法、体系仿真及效能评估法相结合的改进综合评估方法流程,实现装备体系贡献率的准确评估。  相似文献   
260.
滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。  相似文献   
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