网络分布式并行计算的负载平衡

利用分布式系统动态负载平衡的原理,设计了一种适应网络分布式并行计算环境的负载平衡实现机制,采用集中式负载信息收集策略,集中和分布式相结合的传输控制策略.定义了一种新的复合型负载指标来衡量各处理机的负载程度.讨论了相应的理论和实现中的关键问题,给出了主要的实现策略和算法.仿真比较研究表明这种体系结构和相应策略能对网络环境下分布式并行计算提供有力支持.      

一种能量级自然云雷达图像仿真方法

针对飞行模拟训练需求,基于自然云与电磁波束相互作用的统计特性,设计了 1种自然云雷达图像仿真方案,给出了多个关键仿真模型的实现方法。通过雷达波束的子波束划分实现雷达波束充塞系数的估算,解决了波束充塞系数计算难度大的问题,并根据云的三维模型设计了雷达回波能量计算模型。通过将三维空间的计算转化到二维平面内以获取雷达波束中心与云团交点位置及参数,以此计算雷达反射率和雷达回波的距离衰减。仿真实验表明:该方法能较好地体现云对回波的衰减效应,以及波束充塞度对远距离云回波计算的影响,具有较好的实时性。     

基于贝叶斯动态模型的自相关控制图

传统控制图应用的假设前提是从过程得到的观测值彼此独立.但许多过程存在自相关现象,并且这种自相关现象对控制图性能有严重影响.从工程实际出发,对AR(1) 过程模型提出了基于贝叶斯动态模型的自相关控制图,阐明了此自相关控制图的原理和方法;并将该控制图与基于过程模型的自相关控制图的性能进行比较.此控制图借助贝叶斯先验估计,建模迅速,不以时间序列模型为基础,对强自相关模型具有很好的性能.对强自相关过程,并要求迅速建立过程控制时,可以使用此自相关控制图,进行过程监视.      

基于WGA的导弹武器系统效能多目标评估

建立了导弹武器系统效能评估指标体系及评估模型,针对导弹武器系统效能的复杂性、综合性和不确定性,将层次分析法(AHP, Analytical Hierarchy Process)与加权向量法相结合,提出了一种基于加权几何平均算子的导弹武器系统效能多目标综合评估方法.将评价系统指标分为单项效能、系统效能和综合效能,利用层次分析法AHP确定各指标的权重系数,获取评价信息.通过运用加权几何平均(WGA,Weighted Geometric Average)算子和组合加权几何平均(CWGA)算子对属性值进行加权集结,得到群体综合属性值,从而确定最优方案,实现武器系统效能优劣的综合评估. 用实例进行了验证,结果表明,是导弹武器系统效能评估的有效方法.      

基于改进 AHP-EWM的导弹装备保障能力模糊综合评估

针对导弹装备保障活动技术复杂、保障能力评估难度大的问题,提出将层次分析法(Analytic Hierarchy Pro. cess,AHP)与改进的熵权法(Entropy Weight Method,EWM)结合,修正主观赋权导致的可信度较低的实际情况,综合确定各要素权重,运用模糊综合评价法评定出各保障要素优劣等级及导弹装备保障能力水平。通过实例分析与评估,得出了该单位导弹装备保障能力与实际相符合的结论,验证了该方法的有效性,并指出了该单位保障能力短板及提升建议。     

基于微型剪应力传感器阵列的边界层分离点测定方法研究

结合边界层分离点附近的剪应力变化规律,提出了针对在飞行器外表面贴附微型传感器的分离点检测方法,并给出了相应微型剪应力传感器阵列的设计方案.研究了2种针对一维剪应力传感器阵列输出电压信号的处理方法,即均值差极大值方法和均方根差分极大值方法,并结合实验数据对上述2种判别算法进行了仿真计算和抗干扰性分析,结果验证了其有效性和准确性.     

Optimal assimilation for ionospheric weather – Theoretical aspect

Observation, specification and prediction of ionospheric weather are the key scientific pursuits of space physicists, which largely based on an optimal assimilation system. The optimal assimilation system, or commonly called data assimilation system, consists of dynamic process, observation system and optimal estimation procedure. We attempt to give a complete framework in this paper under which the data assimilation procedure carries through. We discuss some crucial issues of data assimilation as follows: modeling a dynamic system for ionospheric weather; state estimation for static or steady system in sense of optimization and likelihood; state and its uncertainty estimation for dynamic process. Meanwhile we also discuss briefly the observability of an observation system; system parameter identification. Some data assimilation procedures existed at present are reviewed in the framework of this paper. As an example, a second order dynamic system is discussed in more detail to illustrate the specific optimal assimilation procedure, ranging from modeling the system, state and its uncertainty calculation, to the quantitatively integration of dynamic law, measurement to significantly reduce the estimation error. The analysis shows that the optimal assimilation model, with mathematical core of optimal estimation, differs from the theoretical, empirical and semi-empirical models in assimilating measured data, being constrained by physical law and being optimized respectively. The data assimilation technique, due to its optimization and integration feature, could obtain better accurate results than those obtained by dynamic process, measurement or their statistical analysis alone. The model based on optimal assimilation meets well with the criterion of the model or algorithm assessment by ‘space weather metrics’. More attention for optimal assimilation procedure creation should be paid to transition matrix finding, which is usually not easy for practical space weather system. High performance computing hardware and software studies should be promoted further so as to meet the requirement of large storage and extensive computation in the optimal estimation. The discussion in this paper is appropriate for the static or steady state or transition process of dynamic system. Many phenomena in space environment are unstable and chaos. So space environment study should include and integrate these two branches of learning. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

AHP在建筑承包企业风险管理中的应用

建设项目的特点决定了建筑承包企业的生存与发展将面临很多风险，故风险管理对建筑承包企业显得尤为重要，其主要问题之一就是如何将有关定性风险定量化。为此，文章探讨了层分析法用于建筑承包企业风险管理的问题，主要就风险分析与评价、风险决策，结合工程实例阐述了层次分析法的具体应用。     

基于性能退化数据的液体火箭发动机可靠性Bayes评定

性能退化表征的是产品的工作能力随时间逐渐降低的现象。对于液体火箭发动机等试验费用昂贵的高可靠性产品,失效时间数据难以得到,此时性能退化数据是评定其可靠性的重要信息。文章提出用线性随机过程模型来描述产品性能参数逼近临界值的过程,再根据产品的失效机理,推导出产品的失效分布函数形式。相对于传统的寿命分布模型,文中推导的失效分布函数中的参数因物理含义明确而易于通过实时跟踪测量性能参数时间序列数据估计得到。文中还通过一个数值实例说明了该方法在工程上应用的有效性。     

基于PDM的协同工艺管理系统研究及实现

针对工艺信息系统对多用户协同工作与管理功能的需求,详细论述了在PDM平台上,基于WEB的协同工艺管理系统的体系结构和关键实现技术。