阿尔卡特DME／DVOR设备三种远程监控方案的设计与实现

本文以意大利阿尔卡特生产的FSD－40／45型DME测距器和DVOR4000型全向信标机为实例，对设备的I／O系统和监控软件作了分析，并结合数据通信知识设计了三种远程监控方案，为实现灵活地远程监控该设备提供了经验。     

23-3型航炮空膛现象分析研究

分析研究了23-3型航炮的工作原理、空膛现象产生的主要原因,并指出了避免空膛现象产生的方法,对航空兵地勤人员及航炮生产厂家具有实际指导意义.     

对应用冲压发动机的兴趣增大

对付与时间敏感目标采用高速和超高速导弹 ,考虑以冲压发动机为动力的将日趋增多。 2 0 0 2财年 ,美国海军开始实施高速反辐射验证计划ＨＳＡＤ ,旨将哈姆导弹 (ＨＡＲＭ)升级为更高速反辐射导弹ＨＳＡＲＭ ,已选择可变流量固体火箭冲压发动机为动力装置的优选方案。德国研制的智能制导增程反辐射导弹Ａｒｍｉｇｅｒ,采用火箭冲压发动机推进 ,飞行马赫数可达到 3,于 2 0 0 2年初成功地进行了首次飞行试验。法国的冲压发动机飞行器ＶＥＳＴＡ ,将于 2 0 0 2年中期开始进行飞行试验 ,计划将这发动机用于装备核弹头的增程空面导弹ＡＳＭＰＡ ,…     

低碳钢焊接件在三坐标测量机中的应用

在对各种测量机结构材料的优缺点进行分析比较的基础上,着重论述了钢件焊接在测量机应用方面的优势,并结合实际工作经历,总结出了测量机焊接件毛坯与成品焊接件的重量比,并举例分析了这一比值对焊接件设计的指导意义。     

基于C/S结构的远程维护系统

提高计算机应用系统的可维护性，降低维护代价，一直是项目研发人员追求的目标。给出一种新的系统维护方法；系统采用客户机/服务器模式，通过Internet对远程机进行控制与操作，完成系统维护信息的搜集与发送，实现远程系统的故障诊断和软件的维护工作，对用VC 实现的核心技术做了说明。现已应用于自动化立体仓库系统远程维护工作中。     

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

硬支承动平衡机通用微机化电测系统的研究

论述了一种以IBM-PC为主机的微机化通用硬支承动平衡机电测系统的实现方法。系统采用了先进的硬软件结合技术,寻求达到高精度、多功能、易操作和低成本的总体目标。为了满足不同用户的需求,系统具有多种支承方式、多种显示方式、多种补偿方式、多次启动平均、多面校正计算、多和打印方式以及自动标定和留言服务等功能．     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.