贝叶斯证据框架下的支持向量机及其在陀螺漂移预测中的应用

将贝叶斯证据框架引入到标准支持向量机中去，研究了贝叶斯证据框架下标准支持向量机的参数调整方法，并具体研究了高斯核情况下参数的调整．利用获得的结论对陀螺漂移数据进行了预测．结果表明，该方法为参数的选取提供了一个统一的框架，克服了在样本改变的情况下标准回归支撑矢量机方法中某些参数只能凭经验通过交叉验证的方法进行频繁的手动调整的不足，且具有较高的精度．     

基于差分进化支持向量机的作战效能评估方法

武器系统作战效能的评估具有重要意义。针对作战效能评估过程中影响因素复杂、小样本、非线性等问题,引入基于最小二乘法的支持向量机回归算法,用于作战效能的学习与预测。为了提高预测精度,引入差分进化算法进行支持向量机的参数优化选取。以地地导弹武器系统效能为例,分别采用 BP神经网络算法、经典支持向量机算法与本文算法进行仿真计算,结果表明差分进化支持向量机算法可很好地实现武器系统作战效能评估,具有较好的计算精度。     

一种改进的自适应增强-支持向量回归机的故障预测方法

针对支持向量回归(SVR)方法对突变故障预测精度较低的问题,提出了一种改进的自适应增强算法(AdaBoost)提升SVR故障预测性能。该方法通过AdaBoost算法获取训练样本中突变点的权重并构造加权支持向量回归机增强突变点的训练,以提高对突变故障预测精度。利用自适应权重裁减方法剔除权重较小的样本点,来提高算法的训练速度。将本文方法用于发动机磨损元素的时间序列预测中,一步预测相对误差达到了0.025. 实验结果表明该方法在保证预测精度的前提下有效地提高了故障预测速度。     

捷联惯组异常标定值检测的SVR方法

针对捷联惯性测量组合（简称捷联惯组）在进行陀螺仪和加速度计的误差系数标定测试时会产生异常值的问题，以及捷联惯组误差系数历史数据小样本的特点，将支持向量回归估计应用于捷联惯组误差系数标定值的异常检测，并且通过实例验证了该方法的可行性和有效性，同时也显示了该方法较之经典统计学异常值检验的优越性．     

基于SVM的航空兵空运转场载机架次预测研究

分析影响载机架次的主要因素,利用支持向量机(SVM)理论建立非线性回归模型,通过反复试验和网格搜索算法确定预测模型的核函数及参数,进而对载机架次进行预测.预测结果表明:同BP神经网络预测模型相比,支持向量机预测模型具有良好的泛化能力及准确的预测结果.     

基于支持向量回归机的导弹平台调平过程模型辨识

针对某导弹平台调平过程难以建立解析模型的问题,根据平台调平过程历史数据,采用支持向量回归机分别对平台的俯仰角θ1、偏航角θ2、滚动角θ3、加速度计当量wx、wy、wz、调平输出当量Ct七个参数的时间序列进行模型辨识。利用参数的前5组数据作为输入,后1组数据作为输出,利用最小二乘法对支持向量回归机进行训练。仿真结果证实,支持向量回归机模型辨识预测误差2.56%,满足导弹平台调平过程建模要求。     

基于遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测

针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题,建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型。将遗传算法与支持向量机相结合,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析对比。结果表明：在航空装备维修费用预测中,该模型比SVR、BP神经网络、偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法,具有更高预测精度和泛化能力。     

ABC 算法优化SVR 的磨损故障预测模型

摘要：为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归(support vector machine for regression,SVR)参数选择困难 的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。该模型先 对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC 算法寻优找到最优的SVR 参数,建 立故障预测模型。最后通过实例仿真验证了模型的优越性。仿真结果表明：ABC-SVR 模型有效解决了SVR 参数选 择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

优化支撑向量机及其在陀螺仪参数漂移预测中的应用

针对支撑向量机的结构参数和核函数中的参数主观确定的局限性。将遗传算法和支撑向量机相结合,提出一种优化的支撑向量机算法。首先将支撑向量机的参数以及核函数参数进行基因编码,利用支撑向量机的泛化误差函数作为适应度函数,然后用遗传算法进行优化,有效提高了支撑向量机的学习能力及推广能力。将该算法用于陀螺仪参数漂移预测中,仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于LS-SVM的新机备件需求预测

为解决因新机备件历史消耗数据相对较少而给备件预测工作带来的困难,提出应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归算法来实现新机备件需求的预测.阐述了最小二乘支持向量机的基本原理,建立了新机备件需求的预测模型,选取核函数,采用LS-SVM对训练样本进行学习,对其网格结构参数进行训练,通过十字交叉验证(cross-validation)和网格搜索(grid-search)确定最优参数,利用训练后的LS-SVM对新机备件需求进行预测,并进行算例仿真.结果表明,LS-SVM在新机备件需求预测上表现优秀.     

装配过盈量对某枪弹底火感度的影响

研究了某枪弹底火以不同过盈量压入药筒后的撞击感度变化情况，基本明确了装配过盈量对底火感度的影响趋势。     

导爆管雷管延期体结构改进

本文主要介绍了索式延期体的纺织方法，其秒量与铅结构延期体秒量的精度对比，并探讨改进的目的和意义。     

尾翼稳定脱壳穿甲弹全弹道多目标优化设计

本文应用最优化理论和方法对尾翼稳定脱壳穿甲弹的装药结构和弹形结构进行了全弹道多目标优化设计.首先从装药结构和弹形结构计算出发,建立了尾翼稳定脱壳穿甲弹的内弹道、外弹道(含空气动力)、终点弹道计算模型,然后应用三种不同类型的优化方法对火药弧厚、装药质量、弹头长径比、弹芯直径、弹体圆柱部长径比五个设计变量进行了多目标优化设计,得到了比较满意的结果.     

混合稀土加入量对A356合金组织及性能的影响研究

研究了混合稀土加入量的不同对Al-Si合金A35 6力学性能的影响 ,运用金相显微镜和扫描电镜对其微观组织进行了观察与分析。结果表明 :稀土变质可有效地促进初生α相的粒状化 ,提高Al-Si合金的力学性能 ,不同的加入量对A35 6共晶组织粒状化的作用是不同的 ,混合稀土的最佳加入量应在 0 .2 %左右 ,同时 ,应严格控制其它工艺参数。     

装调误差对滚仰式导引头视轴指向的影响分析

研究了装调误差对导引头视轴指向精度的影响。针对滚仰式导引头的结构特点,对位标器的主要装调误差进行了分类。利用坐标变换和空间几何关系,得到了导引头视轴指向误差和装调误差的函数关系。仿真结果表明视轴的指向误差与指向位置和框架角位置都有关联。所得结果对导引头的指标分解具有重要的参考价值。     

弹上线束电磁兼容仿真研究

导弹电磁兼容已经成为导弹现代设计中必须考虑的问题,尤其是弹上复杂线束在导弹电磁兼容问题中占有重要地位。文中以某型号导弹为背景,基于CableMod软件平台,采用仿真预测试的方法研究导弹电磁兼容问题,讨论了如何建立适用于仿真的导弹结构模型与电气模型,并对导弹内复杂线束间的串扰,以及弹体对线束产生辐射的影响进行了仿真和分析。仿真结果表明,线束内电源线与信号线分开敷设,且双绞屏蔽后相互串扰明显降低,并提出使用弹壁电缆套管代替U型电缆罩,能避免因缝隙产生的电磁泄露,抑制电磁辐射,有助于通过电磁兼容测试。     

固连接异形侵彻体最小内外径比的确定

根据两阶段空腔膨胀理论建立的杆侵彻弹坑形成模型,建立了固连接异形侵彻体最小内外径比的表达式。通过计算得出了火炮初速范围内固连接异形侵彻体的最小内外径比随撞击速度的变化规律。结果发现内外径比为0．5时前端杆开的坑径不足以使后端管不受干扰地进入。而增加到0．6时便能满足要求。     

脉冲推力器用烟火型装药燃烧性能研究

采用光纤测速方法,研究了脉冲推力器用烟火型装药药剂配比和装药密度对燃速的影响。通过密闭爆发器,测试了药剂的燃速压强指数。结果表明,不同配比的药剂虽然初期燃速不同,但后期燃速趋于相同;随着装药密度增大,燃速先增加、后减少;在装药密度1.45 g/cm³时燃速最高,可达到800 m/s. 在所测试压强范围内,烟火型药剂的压强指数为0.736 4,说明该烟火型装药药剂在一定压强范围内可稳定工作,能够实现脉冲推力要求。     

初速跳动对班组武器引信定位精度的影响

通过对班组武器杀伤榴弹的外弹道计算，得到外弹道参数的相互关系，根据初速变化对榴弹起爆位置的影响，分析了班组武器上采用计时引信和计转数引信两种不同方式引信的定位误差，探讨了提高班组武器杀伤效果的途径。