SpaceWire D的调度表生成方法

针对航天高速SpaceWire D提出了一种调度表生成方法。该方法基于贪婪算法和SMT求解器。贪婪算法是主体,在每次迭代中以调度表的分布均匀性为优化原则产生一个约束集作为SMT求解器的输入参数,然后调用SMT求解器。SMT求解器是重要工具,用于对输入参数的可满足性进行判定,如果可满足则将输出的模型作为生成的调度表。此外,还提出了设置分片长度、确定时间槽大小以及划分冲突域的策略。最后,通过试验对方法的效果进行了验证。结果表明,生成调度表的时间较短且调度表具有良好的分布均匀性。     

不规则地形条件下双向DMFT电波传播特性算法研究

 在传统中心差分离散混合傅里叶变换(DMFT)抛物方程模型基础上,针对传统算法计算动态阻抗边界条件时的数值振荡及忽略后向传播与散射造成计算误差增大的问题,提出基于前-后向混合差分方法的递归双向DMFT(TW-DMFT)模型,以一阶前-后向差分方程代替传统的中心差分方程拟合阻抗边界条件,以递归双向传播模型改进传统单向预测模型.仿真分析了双向DMFT模型计算不同边界及媒介条件下单刃峰和实际地形的电波传播分布特性,与传统算法及几何绕射理论(GTD)进行比较,新算法提高稳定性及精度的同时弥补了传统算法的不足,更具有普适性.     

一种基于证据距离的多分类器差异性度量

 多分类器系统因其能够显著提升分类精度而引发了广泛关注。多分类器系统中各子分类器间的差异性是提升融合分类精度的先决条件。提出了一种基于证据距离的分类器系统差异性度量,同时基于该度量提出一种多分类器系统构造方法。综合了既有差异性度量、所提新差异性度量以及在训练样本集上的分类性能等多个指标,实现了多分类器系统的有效构造。实验结果表明,所提差异性度量及多分类器系统构造方法是合理的,能有效提升融合分类精度。     

基于粗糙集和BP神经网络的飞航导弹备件消耗规律预测

结合BP神经网络对飞航导弹备件进行消耗预测,提出了基于粗糙集和BP神经网络的预测法。该方法充分发挥了粗糙集在处理冗余数据上的优势,提高了预测速度和有效性。     

旋转三子样高精度捷联惯性导航算法

针对捷联惯导系统高精度导航的需求,以螺旋理论为基础,采用螺旋补偿三子样推导出对偶四元数所表示的捷联惯导算法,并同时对载体的姿态、速度、位置进行更新,并以四阶截断三角级数近似三角函数进行对偶四元数更新和螺旋矢量更新。仿真和跑车实验结果表明：螺旋三子样捷联惯性导航算法的导航精度比一般四元数算法提高约15%,为相关领域的研究与实际应用提供参考。     

海军航空兵协同攻击优化模型

针对海军航空兵现代作战的特点,应用对策论中合作对策基本原理、shapley值概念以及相应的计算模型,分析了各作战编组对势力值的影响因素,提出了基于对策空间的兵力编组优化分析算法,改进了海军航空兵兵力协同作战编组的优化技术与方法。     

基于优化理论的GPS定位解算算法

针对传统定位解算方法存在的问题,基于优化理论的思想提出了一种新的定位解算方法——基于优化理论的最大后验估计算法.介绍了该方法的基本原理,详细给出了算法的推导过程,该方法用优化理论的思路求解系统状态量的最大后验概率估计值.它是从系统状态量、观测量的联合概率密度函数出发,将估计问题转化成优化问题,用优化问题的解法对系统的状态进行估计.在此基础上,用仿真实验验证了该方法进行定位解算的有效性.实验结果表明该方法完全解决了定位解算中的非线性问题,并拥有较高的定位精度.     

考虑耦合关系的故障模式消减方案决策

针对目前复杂产品研制过程中故障模式消减方案确定主要凭经验,未考虑故障模式之间的耦合关系问题,建立了考虑耦合关系的故障模式消减方案决策过程.首先,提出了故障模式关联集(FMCS,Failure Modes Correlation Set)的概念,并运用演绎理论给出了FMCS的确定方法.其次,根据故障模式消减后其发生概率变化,构建了不同层次产品可靠性指标受影响的模型,并以此为依据,给定面向可靠性指标实现的故障模式消减方案决策方法.最后,以某型直升机燃油系统故障模式消减为例验证了上述方法及模型的可行性,初步证明了可靠性定量指标与定性设计之间存在明确的量化关系,可通过其控制故障模式消减,达到以最少资源消耗和较短研制周期实现满足设计要求的产品的目标.上述方法及模型具有实用性,可进一步在实际工程中推广应用.     

管理理论在新升本科高校管理中的应用——以班级管理为例

随着政府主导型的高等教育的大规模改革,也随着地方经济发展,高等专科学校逐渐升格成本科院校,为各地经济的发展和建设培养了大量人才。基于管理理论,探析新升本科高校管理人员如何尽快适应形势的发展,以科学的、规范的方法管理学生。     

一种基于改进灰色聚类分析的综合评价方法

提出了改进灰色聚类分析模型,将原有模型中的灰类白化函数做了非线性化改进,通过给出的灰类阈值。生成备选方案各属性基于Logistic函数的灰类白化函数．再通过这一白化函数将方案属性值映射为评价值,得出灰聚类结果,进而对方案进行排序。最后了给出一个综合评价的案例计算流程。