一种原子氧掏蚀模型参数的校正方法

在空间原子氧效应数值模拟研究中,确定掏蚀模型各参数是保证计算结果正确性的重要工作。文章对Banks原子氧掏蚀模型的各参数的作用进行了分析,基于掏蚀过程中的相似律分析给出了数值模拟和试验数据相结合以确定该模型参数的方法。文章还提出材料的原子氧理论侵蚀当量的概念,并使用数值模拟方法与试验数据计算了一种碳纤维环氧复合材料的原子氧理论侵蚀当量。应用该特征量可以建立数值模拟结果和试验结果之间的准确关系。     

目标导向的课程质量评估方法及系统实现

根据国际工程教育评估组织 ABET 将评价重点放在学生“学到了什么”的精神,本文提出了依据学生在各种场合表现出的实际能力来评价一门课程的教学质量的“以目标为导向”的方法,并实现了课程评价信息系统。该方法的评价逻辑是：从学生学到的能力评价课程目标达成度,从课程目标达成度评价专业培养水平。该方法的优点是,不需要增加额外的测试,即可以定量评价课程质量,并促使教师主动改善课程设计。     

基于M/M/1模型的网络及时可靠性加速模型

网络任务周期普遍较长,为了有效暴露网络传输延迟故障,可靠性试验时间往往是其任务周期数倍,否则会造成样本数量少、试验结果置信度低的问题.为此,针对通信网M/M/1排队模型,分析其延迟故障机理,应用相似理论推导建立了及时可靠性相似准则,得到了加速模型,并应用OPNET仿真平台对其进行了验证,分别阐述了数据到达强度不变和变化两种情况下该模型的应用方式,仿真结果表明正常应力作用下的原始网络和短时高应力作用下的相似网络及时可靠性误差小,且加速模型的效用不随故障阈值、应力增加倍数变化.     

威胁电磁环境的分级方法

以被试装备能够感知的威胁电磁环境为研究问题的基础,结合电子对抗装备干扰技术性能与干扰战术应用相结合的作战使用特点,提出了相对压制距离的概念及其数学表达式,并进一步把威胁电磁环境的干扰强度划分为12级、干扰技术组合情况划分为四类,具有较强的工程操作性.     

群体多属性决策方法及其应用

针对甄选员工这类群体多属性决策问题,将评价属性划分为主观评价属性和客观评价属性,并且假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。通过计算各方案与理想方案的相似度,据此对方案进行优劣排序。最后给出该方法在员工甄选决策中的应用实例。     

军用飞机PHM系统一体化设计架构分析

军用飞机故障预测与健康管理（PHM）系统设计与工程应用存在设计标准缺失、复杂度高、准确率低等问题。通过对PHM系统数据、结构、功能维度的设计需求分析,提出三维多相迭代设计准则;基于三维多相设计准则对PHM系统设计流程进行梳理;提出基于软硬件协同加速的健康管理实时化、基于知识图谱的知识逻辑可视化、基于MBSE的PHM系统模型化的三化一体设计架构,并通过多领域模型联合仿真进行验证。结果表明：该设计架构实现了5.63倍的加速计算效果与82.7%的计算功耗缩减,提升了PHM系统知识与设计需求管理的可追溯性。     

基于模糊理论和灰色关联分析的飞机相似性评估方法

提出了基于模糊理论和灰色关联分析的飞机相似性评估方法,该方法主要由语义变量的三角模糊转换模型和灰色关联分析方法组成.本文选取了飞机的9个属性,用来评估新旧机型之间的相似性,并选取正处于研制中的某新型飞机X作为实例进行分析.分析表明,该方法的相似性评估结果符合生产实际.     

基于Vague集相似度量的航空发动机故障诊断的研究

针对传统故障诊断的局限性,探讨了基于Vague集相似度量的航空发动机故障诊断的方法.将Vague集之间的相似度量与发动机故障诊断问题结合.在得到发动机故障征兆和故障类型之间关系的基础上,计算待诊断检测故障样本与系统故障知识的Vague集之间的相似度,从而对故障进行诊断和排序.通过实例阐明将其用于某型航空发动机的故障诊断中,结果表明该方法操作方便,诊断结果准确可靠.说明了基于Vague集相似度量在航空发动机故障诊断中的有效性与合理性.     

基于知识图谱的遥感图像检索定位方法

为了快速、准确地在海量遥感图像库中检索出所需的遥感图像资源，提出了一种基于知识图谱的遥感图像检索定位方法。为了充分利用遥感图像中所蕴含的地理语义信息，方法中使用知识图谱节点代表遥感图像，根据图像间的相似程度和地理位置在节点间建立关系。通过知识图谱缩小图像检索空间，加快检索速度，准确地定位遥感图像所示区域的地理信息，并返回最相似的图像。将此方法应用于卫星自主导航领域中，与传统的线性检索相比，图像检索的时间缩短了50%，准确率也得到提高。     

基于Armijo准则和BFGS算法的运载火箭控制重分配

以某型运载火箭为研究对象，研究了伺服机构故障下的重构控制问题。将该问题转化为有约束二次规划问题，采用一种Armijo准则和BFGS算法相结合的控制分配方法来求解。Armijo准则可以保证优化算法的收敛性，而BFGS算法则避免了迭代过程对Hesse阵的求逆运算，且具有收敛快的优点。将该重构方法与不动点迭代算法进行了对比，该算法经过8次迭代收敛，目标函数值和误差值分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{2}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{5}}$量级；而不动点迭代算法经过30次迭代尚未完全收敛，目标函数值和误差分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{3}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{2}}$量级。结果表明该重构方法比不动点迭代算法收敛快且收敛精度高。以单台发动机发生卡死故障为例对该方法进行了仿真验证，得到了与无故障情况下相同的控制效果，验证了该重构方法的有效性和正确性。