飞机后续备件供应保障系统面向对象仿真

利用面向对象仿真技术研究了飞机后续备件供应保障系统的优化问题。利用规范的方式对飞机后续备件供应保障系统进行了形式化的描述 ,建立了飞机后续备件供应保障系统的Petri网模型 ;运用面向对象的数字仿真手段 ,设计了可以重用和扩充的系统的基本实体类 ,构造了实际系统的“硅替身” ;根据仿真实验结果 ,得到了反映备件供应保障规律的典型的“乙”字形变化曲线 ,并分析了多种因素对备件平均保障概率的影响。

雷达系统效能的可视拓扑映射图分析

根据自组织神经网络原理 ,构建了基于多参数信息融合的雷达系统效能可视拓扑映射图分析模型 ,并根据模型学习获得的拓扑映射图对机载雷达效能进行了分析。通过效能模型的拓扑映射图和单参数灰度图 ,可以清晰地观察到不同型号雷达的探测能力特征、参数相关性特征、参数变化趋势 ,还可对其它型号雷达效能进行相似性预测 ;同时 ,为装备效能分析提供了一种新的有效的方法。

基于SIMULINK的某型涡喷发动机转速控制系统研究

以某型涡喷发动机及其主燃油系统的机械液压式调节器为研究对象,在考虑其控制规律的前提下,建立了转速控制系统及其各部件的数学模型.根据所建立的数学模型,利用SIMULINK仿真工具对转速控制系统进行了仿真研究.研究结果表明该转速控制系统满足了实际要求,同时本文为主燃油系统的进一步改进提供了基础.

数据仓库设计过程研究

从数据仓库与操作型数据库的区别出发,借鉴传统数据库设计的阶段划分思想给出了一种数据仓库设计方法。并明确了各步骤间的关系及其输入/输出和完成的工作。

数据缺失条件下的贝叶斯推断方法

1.简介当根据先验信息或者已有的数据建立起一个贝叶斯网络后,经常需要根据这个网络模型计算一些感兴趣的事件的概率或做一些预测.但是,一般情况下,这些概率并不能够直接从网络模型中获得,而需要依据贝叶斯定理进行一些推导.通常称这些推导计算为概率推断.虞健飞博士生,主要从事数据仓库、数据挖掘、知识发现等方面的研究.张恒喜教授,博导,主要从事军事装备学武器装备发展规划与管理方面的教学与科研工作.朱家元博士生,主要从事神经网络优化、管理智能决策等方面的研究.

基于贝叶斯理论的数据重构方法

数据挖掘的一个重要方向是对敏感领域涉及个人信息的处理方法,对原始数据进行数值变换可以提供对个人信息的有效保护,为了提供数据挖掘过程有效的数据源,该文利用了基于贝叶斯理论的数据重构方法,对经过随机变换后的数据进行重构。

航空发动机智能温度传感器的设计

根据航空发动机温度传感器的原理,提出一种基于数字信号处理器(DSP)与CAN的智能温度传感器。设计了上电自检电路、热电偶信号处理电路、DSP与CAN总线接口电路以及电源电路。该传感器系统集成度高、测量和处理速度快。试验表明:该温度传感器测量误差小、测量精度高、实时性好,可应用于航空发动机全权限数字式电子控制(FADEC)系统中,具有重要的实用价值。

航空发动机备份量面向对象仿真研究

对航空发动机有寿备件的备份问题进行了研究和探讨。指出了航空发动机使用、周转的运行体系是一个离散事件系统，需要使用离散事件建模分析技术进行研究。进而提出了用于离散事件系统分析的层次化面向对象仿真建模框架，并以此为基础和工具对航空发动机的备份问题进行了分析。基于系统的相似性，该框架也适用于其他有寿备件的研究和分析。

某优势发动机的虚拟喘振传感器研究

某优势发动机喘振传感器是该发动机综合电子调节器的重要附件之一,如何虚拟喘振传感器,对发动机喘振试验仿真及综合电子调节器的数字化研究都具有重要意义。通过对某优势发动机喘振传感器的内部机理的研究,准确掌握其特性和功能。然后,依据虚拟仪器技术的原理,从硬件和软件两方面论述了虚拟喘振传感器的设计实现。研究结果表明:虚拟喘振传感器可代替真实传感器的工作,并且具有造价低、试验可靠性高、调整准确度高等优点。

多属性信息决策的改进无监督学习算法建模与应用

针对SOM网络无监督学习算法的单样本序列学习方式内存占用多的特点,采用Voronoi矢量原理改进权矢量迭代方式,使改进算法具有所有样本同时学习的能力,同时给出了算法的矢量映射误差测度和拓扑误差测度。然后根据改进算法建立了多属性信息决策的可视二维拓扑映射图模型,并对R&D项目中止决策进行了研究。计算结果表明,改进的无监督学习算法收敛速度快,基于拓扑映射图模型的多属性决策有效。

航空备件可拓聚类分析

应用可拓学的基本理论与方法 ,分析了航空备件的数值特征 ,建立了航空备件的物元模型 ;应用可拓原理对传统的聚类分析方法做了拓展 ,并据此对航空备件集合进行了划分 ,为航空备件的分类管理提供了一种崭新的方法 .