山西省重点实验室评估政策研究

省重点实验室是地方科技创新平台的重要组成部分,发挥着为地方集聚人才、提升基础研究和应用基础研究能力的重要作用,重点实验室评估政策的制定和实施应以推动实验室提质增效、发挥科技创新平台效用为基础.在阐述实验室体系、评估意义及重点实验室定位、作用的基础上,结合国内外考核评估相关政策、山西省现有实验室建设情况,提出了山西省重点实验室评估政策的建议.     

基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

洱海初夏人工增雨作业条件和效果分析

利用NCEP 1°×1°再分析资料、新一代多普勒天气雷达资料和激光雨滴谱仪资料分析了2019年6月1日和14日洱海流域增雨作业过程，并对增雨效果进行了分析检验.“06.01”过程受高空槽和切变线的影响，“06.14”过程受孟加拉湾低压槽影响，充沛的水汽条件和上升运动是开展人工增雨作业的必要条件.洱海流域初夏人工增雨作业目标云为混合云，中心强度在35～40 dBz之间，回波顶高为5～7 km，垂直积分液态水含量（Vertical Integrated Liquid water,VIL）大于0.4 kg·m-2，低层速度辐合.开展人工增雨作业后雷达回波增强，30 dBz的回波面积明显增大，降水强度上升，作业影响区降水量比非作业区高，作业效果明显.     

考虑多个子群意见的多要素大群体决策方法

针对存在多个子群的多要素大群体决策问题，提出一种决策分析方法.首先，依据参与决策的个体针对方案构成要素的排序，计算各要素针对各参与个体的borda分值.其次，构建要素针对各子群的平均borda分值向量，再将其归一化后作为针对各子群的虚拟方案.然后，考虑到各子群的评估一致性存在差异，计算各子群的权重.进一步地，计算各虚拟方案与各备选方案之间的贴近度，并将其与各子群权重相集结，得到针对各备选方案的综合贴近度，并据此对备选方案进行排序.最后，通过一个考虑公众意愿的城市公园设计方案选择问题的算例说明了所提出方法的可用性.     

航空发动机机械磨损故障的评估诊断

航空发动机系统在现代科技条件下变得更加复杂,这种类型的复杂系统具有一定的安全裕度,但在飞行过程中出现问题时必然会导致发动机故障,甚至产生安全事故。对此,应尽量确保发动机状态的稳定性。根据实际维修工作经验可以了解到,发动机机件的机械磨损是造成机械故障的主要因素,对此,应采取相应的技术手段解决相关问题。     

采用显式动力学的轴承性能退化评估指标构建

针对非平稳工况下常规时域统计特征对滚动轴承早期微弱故障不敏感的问题，提出一种对早期微弱故障敏感且能表征性能退化趋势的性能退化评估指标，即特征相似比(FSI)。首先，对4种变工况轴承振动信号进行测试，分析统计特征对径向载荷、转速波动和故障程度的敏感性；然后，选择对工况不敏感但对故障程度敏感的特征作为最佳特征；最后，通过计算相邻两样本最佳特征的相似比构建FSI指标。采用所构建的FSI指标对轴承仿真故障数据和全寿命疲劳试验数据进行试验验证，结果表明：轴承发生早期故障时，最佳特征幅值增加9.4%,高于均方根值的4.7%、绝对均值的5.2%;全寿命轴承出现微弱故障时，FSI幅值增加21.8%,高于均方根值的6.5%,且FSI准确表征了轴承性能退化趋势。     

基于主成分分析的叶片温度分布一致性研究

采用特征向量比对的方式进行研究.通过对叶片温度数据时域和频域空间特征提取,获得能够体现叶片温度分布信息的特征向量,并采用主成分分析(PCA)对特征向量进行去相关和降维,进而得到包含绝大部分叶片温度分布信息的低维特征向量.根据叶片温度特征向量与基准特征向量间的对比,评估叶片温度分布情况的一致性.实验结果表明,叶片的特征偏差均在5%以下,偏差较大的叶片数量占总量的5. 8%,该研究成果可以用于从温度特征上反映叶片工作状态,为叶片故障诊断及寿命预测提供基础.