小样本下基于卷积神经网络的费用估算研究

在当前的费用估算模型较依赖数学模型、无法根据样本大幅度调整模型参数的现状下,针对导弹特征属性和研制费用公开样本稀少以及不同型号的导弹样本对待预测样本的参考意义不同的问题,提出了小样本下基于卷积神经网络的导弹研制费用估算模型.为解决小样本和样本贡献值问题,结合双三次插值算法和反距离加权插值算法对导弹原始样本集进行插值.采用导弹研制费用卷积神经网络估算模型对插值样本进行学习,得到导弹研制费用估算结果.通过与线性回归、神经网络、支持向量机、WPCA&WSVR几种模型的对比实验,验证该模型在整体估算效果上优于其他模型.     

面向虚拟采办的复杂异构系统统一建模方法

针对集团企业大型装备虚拟采办应用中,存在多层次、多方位的模型异构性,以及已有大量专业沉淀,需要提高模型的可重用性和可组合性水平的问题,本文基于一种复杂异构系统统一建模的理论框架,给出复杂异构系统统一建模方法的形式化定义,从可信度分析的角度探讨统一建模方法的自洽性,并从工程化的角度提出统一建模方法的实现方式及其文本描述规范。最后,以某装备虚拟采办为背景,对本文所提出的统一建模方法进行应用验证。结果表明,所提出的统一建模方法可有效支持在集团企业开展大型装备的虚拟采办。     

复杂产品三维模型轻量化服务构建技术

提出了一种复杂产品三维模型轻量化服务构建方法。采用一种改进模型数据导出与空间索引生成方法,能够在模型轻量化过程中保留复杂产品模型装配树与标注信息;设计并实现了基于面片密度的自适应面片简化算法,能够在满足误差要求的条件下对几何模型面片进行自适应简化;并通过采用一种具有较高的压缩比和压缩效率的模型数据压缩算法,减小复杂产品模型的存储空间占用。设计并实现一种模型轻量化服务的B/S部署架构,能够借助高性能计算资源,提高多用户并发场景下复杂产品模型轻量化效率。     

虚拟采办全寿命周期管理技术研究及应用

复杂武器装备的虚拟采办是实现人员/组织、管理、技术协同工作的系统工程,其全系统、全寿命周期的各项活动需要管理全方位的支持,针对虚拟采办全寿命周期管理技术开展研究,分析并建立虚拟采办风险评价指标体系,提出基于全寿命周期费用分解结构的费用估计方法,及利用网络图建模及蒙特卡罗仿真方法的全寿命周期进度预测方法。最后,结合某航天复杂装备虚拟采办应用背景,对所提出的管理技术进行应用验证。