面向空中目标威胁评估的多传感器管理方法

为了降低在空中目标威胁评估任务中由于威胁评估结果的不准确性和传感器辐射所带来的潜在损失，提出了一种基于风险的多传感器管理方法。首先，基于部分可观马尔可夫决策过程建立了传感器管理模型；然后，给出了基于信息状态的威胁评估风险和传感器辐射风险的预测方法以量化潜在损失；接着，为获得更优的作战收益，以多步风险预测值为决策依据，以两种风险的加权和最小为优化目标建立了长期目标函数；最后，在求解目标函数时，将传感器管理问题转化为决策树搜索，设计了一种基于分支定界的标准代价搜索算法以快速获得高质量的管理方案。仿真实验表明，所提算法能够在搜索到高质量解的同时大幅减少计算时间和内存消耗；所提方法能够对风险进行准确预测，且相比于经典的传感器管理方法，所提方法具有更好的风险控制效果。     

基于二项分布的装备状态质量诊断试验评估指标研究

提出了通过诊断方法获取装备状态质量特性指标值的思想，解决了统计特性不明显的小样本集装备获取状态质量特性指标的难题；规范了装备状态质量诊断试验的条件；在装备质量评估领域首次提出了评价装．备诊断试验效果的确诊率、负确诊率、误诊率、漏诊率、故障预测指标、正常预测指标等单指标体系以及符合率、综合指数、比数积、故障似然比、正常似然比等综合指标体系，并进一步提出了提高装备状态质量诊断试验效率的平行诊断试验方法和系列诊断试验方法。     

超声速低声爆布局分层优化方法

声爆抑制是发展新一代超声速民机必须突破的关键技术。总体布局参数的合理设计可以使飞行器具有良好的声爆特性。为了提高全局进化算法在布局设计中的优化效率,提出一种基于数据挖掘的分层优化方法,利用数据挖掘中的决策树算法提取设计知识,获得设计变量分层信息,指导低声爆布局分层优化;针对某超声速低声爆飞行器,选取后掠角、上反角、展弦比、梢根比、长细比五个总体布局参数作为设计变量,开展分层优化数值实验,并与一体化优化形成对比验证。结果表明：分层优化方法能够搜索到与一体化优化高度吻合的最优解,分层优化的收敛速度显著高于一体化优化,且对随机寻优历程的表现更稳健。     

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

用最小割集有效系数法确定航炮系统故障的诊断程序

本文提出用最小割集有效系数法确定航炮系统故障的诊断程序,以改进底事件有效系数法没有充分考虑底事件对系统故障发生的影响的缺点。     

FTA在末制导雷达故障诊断中的应用

阐述了 FTA 的原理及应用步骤,以某型末制导雷达天线子系统为例画出了其故障树。给出了定性分析和定量计算,论述了 FTA 在末制导雷达故障诊断中的可行性。     

受平行壁限制的燃油喷雾二相流特征

通过试验诊断了燃油喷雾在模拟环形燃烧室火焰筒内、外壁面间的二相流型。其结果显示 ,与不受壁面限制的结果相比 ,其基本流型在下游有明显改变     

基于决策树的涡轴发动机气路健康评估方法

为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GB?DT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估.首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器.通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度.通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性.仿真结果表明...     

基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法及执行时间分析

针对嵌入式船舶电力模拟训练系统在频繁模拟操作指令下对潮流计算的快速性需求以及嵌入式模拟训练系统极其有限的运算资源之间的矛盾,提出一种基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法。该算法在常规回推前推法基础上对节点编号进行优化,将多电站船舶电力系统在实际开环运行模式下等效为由多个辐射状电网构成的有序BDL树集,树集中的每个有序BDL树包含单个电站中的主配电板层、配电层和负载层,并把发电机潮流整合入主配电板层,避免了常规潮流算法中节点编号突变问题。对该算法的时间复杂度分析结果及实际运行结果进行比较分析,证明该算法比常规船舶电网潮流算法更优。     

某伺服实时控制软件SFMEA/SFTA

对某助推伺服控制软件开展失效模式影响分析(SystemFailureModeandEffectsAnalysis,SFMEA) 和故障树分析(SoftwareFailureTreeAnalysis,SFTA)。SFMEA 是一种自下而上的分析方法,用以辨识出一系列可能的软件潜在故障模式,并评估其对系统工作的危害性。SFTA 是一种自上而下的分析方法,其目标是识别出基本事件(底事件),而基本事件可导致系统产生其所不希望发生的顶事件。应用SFMEA和SFTA的主要目的是提高软件和系统的安全性及可靠性。