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871.
大型复杂项目风险建模与熵决策 总被引:2,自引:0,他引:2
对复杂系统规模庞大、结构复杂、风险众多从而难以进行决策的问题,提出了分级建模、风险过滤、风险评价和熵决策的复杂项目风险决策思路.应用分级全息建模技术辨识系统风险,开发了一个卫星系统研制项目的风险识别模型,克服了单一模型描述风险源的局限性;通过风险过滤、评级和管理技术对已经识别的风险进行定性和定量的度量,对风险进行分级,确定了关键风险;利用熵决策模型对关键风险进行评估和优选,得到最优决策方案.在此基础上开发了一个卫星系统研制项目方案选优决策的案例对该过程进行了分析,为大型复杂项目风险决策、重大工程项目方案择优决策提供了一条新的思路. 相似文献
872.
873.
介绍了一种采用微波延迟线鉴相的方法对宽带LFM信号的线性度进行测量的装置。在该装置中,使用光纤、电缆实现微波延时,在小波变换的基础上采用相位建模以提高瞬时频率的测频准确度,根据线性调频信号的调频形式建立数学模型,得出了线性度的数学表达式。 相似文献
874.
通过归纳工程上常用数据建模方法及其应用特点,且结合贮存条件下加速度计零偏和标度因数试验测量数据变化规律,综合给出了建立零偏时间序列模型和标度因数回归模型的详细步骤,并据此建立了贮存条件下加速度计零偏和标度因数的变化模型,所建模型预测的数据与真实数据相比误差很小,充分验证了模型的有效性.所建模型真实地反映了零偏随机性变化规律和标度因数趋势性变化规律的特点,可以为加速度计零偏和标度因数随时间变化的补偿模型提供参考,为加速度计参数长期变化稳定性水平评价提供手段. 相似文献
875.
基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性. 相似文献
876.
877.
基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果. 相似文献
878.
基于正交设计的3-RPS并联机构精度分析与综合 总被引:1,自引:1,他引:1
为了分析3-RPS并联机构在整个工作空间内各个位姿参数对位姿误差的影响程度,并且使该机构在整个工作空间内都满足精度要求,利用正交设计的思想对该机构进行了精度分析与精度综合.根据正交设计的思想,把该机构的3个位姿参数看成对位姿误差有影响的3个因素,用位姿误差的极差值作为敏感系数,通过极差分析得到了位姿参数对位姿误差的影响程度.以敏感系数的比值为依据合理划分各个因素的水平数,使排列的正交表为精度综合提供更加合理的位姿,对表中的各个位姿进行精度综合,得到了给定精度要求下的21项几何原始误差的公差值.结果表明:用正交设计的思想可以分析清楚位姿参数对位姿误差的影响程度,精度综合结果使机构在整个工作空间内满足精度要求,为物理样机的研制提供了参考. 相似文献
879.
为了分析太阳同步轨道卫星的光学特性,对FY-1卫星的可见光和红外波段光学信号进行了仿真计算和模拟试验验证.通过对外部辐射及内部热源的分析,计算了卫星的温度场,采用随机起伏表面算法模拟表面覆盖材料外表面,通过阴影遮挡判断及双向反射分布函数(BRDF, Bi-directional Reflectance Distribution Function)模型计算卫星对外部辐射的反射特性,编程计算得到在可见光0.4~1.0μm和红外8~14 μm,14~16 μm波段下卫星的光学特性.结果表明红外辐射亮度与表面温度相关,8~14 μm最大约90 W/(m2·sr)、14~16 μm最大约20 W/(m2·sr).空间可见光辐射强度具有明显的镜面反射效应,卫星主体峰值2 200 W/sr.通过地面模拟测量空间目标的温度和红外辐射验证了温度及红外辐射仿真计算模型,可见光辐射强度仿真计算结果与地面模型卫星测量结果误差在20%以内. 相似文献
880.
产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度. 相似文献