基于IDEF的装备保障指挥辅助决策系统建模

对装备保障指挥辅助决策系统中的决策内容进行了研究,提出了一种基于IDEF的复杂系统的建模方法。首先用IDEF3方法对装备保障指挥活动进行了过程描述,抽象出指挥过程中的决策问题,然后构建了辅助决策系统的IDEF0功能模型。     

伪的弱效应代数的同余和理想

在伪的弱效应代数的基础上给出伪的弱差分偏序集的概念,证明了伪的弱效应代数和伪的弱差分偏序集是等价的.通过引入伪的弱效应代数中的同余等概念证明了在特殊的同余条件下的商代数仍然是伪的弱效应代数,证明了满足RDP性质的伪BL-效应代数在特殊的同余关系下的商代数也是一个伪BL-效应代数并且具有子直积表示.     

偶尔连接模式在航空维修一线管理系统中的应用

针对航空维修一线管理系统的终端--便携式维修支持系统(Portable Maintenance Aids,PMA)在航空维修一线中遇到的脱机工作问题,研究了维修一线管理系统在偶尔连接模式下的数据处理策略,提出了维修一线管理系统偶尔连接模式的数据访问模型.在此基础上,从长期数据缓存的选取和数据同步机制研究了系统的实现.实际运行的效果表明,支持偶尔连接模式的维修一线管理系统能够很好地适应航空维修一线的网络环境,更加充分地发挥功效.     

基于本体的异构数据源集成系统分析与设计

分析了现有的数据集成方式,针对集成中的语义异构问题提出一种基于本体和XML的集成系统框架,并进一步阐述了其实现中的关键技术,结合航空装备信息的特点,给出该框架在航空装备信息集成系统中的具体应用。     

不确定环境下的战场物资供应任务规划

针对执行战场物资供应任务之前,不确定环境下的战场物资供应任务规划问题进行研究,并建立相应的不确定规划模型,引入一种新的启发式算法——蜂群算法,对其进行改进,构建适于解决战场物资供应任务规划问题的算法,并通过与现有算法进行性能比较,验证其有效性。最后,通过一个存在13个供应任务点的应用实例,验证提出的模型及算法的有效性。结果表明,不确定环境下得到的最佳方案更符合实际。     

拟阵中算子的性质

在有限集上定义了闭包、内部、外部和边界等算子,然后用类似于拓扑学中的方法研究了这些算子与拟阵之间的关系,并研究了这些算子的复合性质.结果表明,这些算子的每一个都可以确定惟一的一个拟阵,Kuratowski 14集定理在拟阵中成立.     

基于步进加速退化建模的剩余寿命在线预测

针对同类产品在步进应力加速退化试验中观测数据,采用非线性Wiener过程,建立了带测量误差的加速退化模型;采用两步极大似然估计法,求解出退化模型中固定系数估计值和随机系数先验值;基于首达时的概率分布,推导出剩余寿命的概率密度函数近似表达式;引入随机系数贝叶斯更新方法,利用目标产品当前观测数据来更新随机系数后验值,实现剩余寿命预测结果在线更新;结合某型激光器仿真实例分析,验证了所建模型的正确性和优势。     

基于插值-拟合-迁移学习算法的机载设备故障概率预测

针对不同工作环境的机载设备故障概率预测问题,提出自适应权重的插值-拟合-迁移学习 (interpolation-fitting-transfer learning, ITF)算法。算法根据数据量和数据特征(分布相似度和信息熵)对插值、拟合、迁移学习赋予一定的权重进行线性组合。插值和拟合方法可以对故障频率进行平滑,而迁移学习可以规避数据贫化所引起的预测风险。分析该方法的可行性,通过仿真实例展示算法在预测准确度上的优势,并讨论算法中仍待解决的问题和下一步的工作。     

一种新的双犹豫模糊软集及其在决策问题中的应用

将犹豫模糊集和双软集模型相结合,给出一种新的双犹豫模糊软集的概念,以及双犹豫模糊软集上的算子,如补、交、并、扩张并、扩张交、限制并和限制交等,并通过约简双模糊软集和水平截集,提出一种基于决策的双犹豫模糊软集的可调方法.该算法给出了做最优选择的方法.     

一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法

粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒子权重,降低了重采样阶段粒子重置的比例,改善了算法固有的粒子退化现象,达到改进算法、提升算法预测性能的目的;同时,为验证算法的实际效果,以马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)发布的锂电池容量实验数据集为基础,分别使用传统粒子滤波算法与改进的算法进行剩余寿命预测仿真。经过对比发现:改进算法误差下降33.6%,可获得更为精确的预测结果,重采样率下降18.3%,粒子退化问题得到改善。