基于AMESim的液压锚杆钻机回转系统的建模与仿真

对液压锚杆钻机动力头回转机构的工作原理进行分析,针对回转系统设计过程中液压马达串并联两种工作方式,采用AMESim液压仿真软件对其进行仿真研究。通过分析回转机构的工作原理建立模型,并对串并联方式下的参数进行设置,分析了液压马达串并联状态下马达的转速、压力和输出转矩的动态变化。通过仿真研究发现,液压马达串联状态适合用于载荷较小,转速较大的场合,并联状态比较适用于负载比较大的场合,为液压锚杆钻机回转机构的优化设计和冲击器新产品研发提供了理论基础。     

基于频率评估系统的ETL优化与小区性能评估研究

针对频率评估系统中的ETL处理过程效率较低的问题,在分治算法和贪心算法思想的基础上,提出了一种优化算法——DC-Greedy算法.通过在评估系统中对小区数据进行处理后,基于主成分分析法,研究了单个小区综合性能的评估策略.ETL处理时间和小区综合性能评估值的仿真结果表明,对比一般情况下ETL的穷举处理过程,经过优化后ETL处理效率明显提高;对小区评估策略的评价结果表明该评估方法可以完整地反映小区的综合性能,评估结果图能较直观地呈现小区综合性能水平,达到了预期研究目标.     

关于电子战系统的仿真评估

对电子战（ＥＷ）系统在完成作战任务中作用和使用效果进行定量描述和测试、评估（Ｅ＆Ｔ），在ＥＷ系统的研制、采办、应用过程中具有十分重要的地位。对于ＥＷ系统这样的大型动态复杂系统。只有依靠计算机建模和仿真的方法才能全面分析研究其动态分析，本文综仿真在ＥＷ系统评估中的应用，把ＥＷ仿真评估分为３个层次：工程级、系统级和交战级。并从ＥＷ的特点出发，提出了ＥＷ仿真模型中的两个重要的接口：基于离散事件驱动的控制     

TD-LTE系统性能仿真评估研究

TD-LTE由于采用了OFDM和MIMO等技术,其性能相对于3G系统有了大幅度的提升。本文介绍了TD-LTE的最新性能评估结果,包括Release 8和Release 9的主要传输技术,如预编码技术、波束赋形技术、流自适应技术等在各种场景下所能得到的性能,仿真评估的具体指标包括基站平均频谱效率和5%边缘用户的频谱效率等。仿真结果充分展示了TD-LTE的优越性能,文章结合理论分析进一步阐释TD-LTE性能增益的技术根源。评估结果有助于对TD-LTE在各种场景和技术配置下系统性能的全面认识,对后续的网络规划、部署和产品规范的制定等都有很大的参考意义。     

基于系统挖掘的大学生健康数据特征提取模型

为更精准分析大学生健康变化趋势,提出一种基于系统挖掘的大学生健康数据特征提取模型。获取学生健康数据存储在模型内,凭借系统挖掘算法分析健康数据中关联特征,得到数据的关联性与数据融合的评测统计量;将数据场理念应用在数据内进行非线性转换,使模型能够更好地降低提取过程中数据误差与对比度;将数据库内的数据划分成为若干种子空间,运行主成分分析法去除无效特征。实验证明,所提模型能够剔除非有效数据,使获得的有效健康特征数值精准度更高。     

电子对抗仿真系统建模及其作战效能评估方法

介绍了军事电子对抗系统的功能特点及其仿真需求,重点讨论了反辐射导弹电子对抗仿真系统的功能需求及实现技术,并对电子对抗仿真系统的建模过程及系统实现技术进行了详细的描述和分析,提出了一种电子对抗仿真系统建模的方法,构建了电子对抗仿真系统作战效能评估模型及实现算法,寻求到了一种电子对抗仿真系统作战效能评估的基本方法。     

利用运算放大器构成回转器的电路及其仿真测量

回转器是基本的电路元件之一,它在电力处理和信号处理电路中具有广泛的应用。本文以采用运算放大器实现回转器的电路为例,讨论了回转器的端口特性及其性质,并运用OrCAD／Pspice对分析结果进行了仿真验证。     

基于BP神经网络的中包车液压同步系统仿真分析

中包车是连铸机的关键设备,中包车控制系统同步性优化对于施工人员的安全以及减少设备损失都具有至关重要的作用。对中包车液压原理进行分析,利用Matlab进行液压控制系统的稳定性分析,采用一种PID控制和BP神经网络结合的方法进行液压同步控制精度优化并进行了仿真分析,大幅提升了连铸机中包车液压同步控制系统的稳定性和精度,为实际工程应用提供了有力支持。     

雷达天线车液压故障分析及其动态仿真

在分析雷达天线车液压故障机理的基础上,引入流体仿真软件AMESim对液压调平系统进行建模,并通过对仿真模型注入各类故障信息,利用仿真软件优良的计算性能计算出系统的响应。仿真结果表明,该类仿真完全能够模拟实际系统的各类故障响应,能作为实际系统的故障诊断样本。     

5G环境下系统级仿真建模与关键技术评估

根据5G关键技术特征给出了5G系统仿真场景,并提出了一种基于5G系统仿真平台的仿真建模及实现方法。运用动态仿真建模、计算资源虚拟化管理、多核并行仿真以及硬件加速仿真技术建设系统仿真平台,对5G候选关键技术进行评估,可以解决由于5G高复杂度及多变的仿真环境带来的部分问题,并能够提高仿真效率,增强5G系统仿真平台的扩展性。     

光电成像跟踪系统的仿真与评估技术研究

以光电成像跟踪系统的实验室检测和性能评估为研究方向,即在实验室环境下,模拟各种可见光和红外场景,评估在特定环境下光电成像跟踪系统的技术指标和性能是否符合要求。文中探讨了实验室仿真设备和计算机仿真软件的基本组成和功能,重点分析了虚拟仿真图像生成模块和图像算法仿真模块,文章最后给出了评估光电成像跟踪系统性能的实例。     

基于多元统计分析的教学质量评估模型

论文首先分析了我国教学质量评估现状,论述了开展教学质量评价的必要性及重要性。在理论基础上,结合教学质量评估影响因素复杂多样的特点,选择结合多元统计分析构建了教学质量评估指标分析模型,并介绍了多元统计分析的理论基础。     

一种雷达智能抗干扰评估仿真系统

抗干扰性能是决定雷达作战效能发挥的重要因素,传统的雷达抗干扰性能评估仿真体系不健全,技术方法单一,智能化程度低,可视性差。基于现代雷达智能抗干扰工作体系,设计实现了基于干扰信号感知的雷达智能抗干扰评估仿真系统。系统分为干扰信号识别、主动/被动干扰拟制、抗干扰性能评估三大模块,应用支持向量机（SVM）提取干扰信号时频特征进行智能识别,对不同干扰采用旁瓣对消、旁瓣匿影、发射波束优化等抗干扰策略,给出抗干扰前后雷达抗干扰性能的提升情况,做到了雷达智能抗干扰的全过程评估。系统可为雷达抗干扰技术的分析验证提供了良好的验证平台,具有一定的应用前景。     

天基红外动目标检测系统的仿真和评估

为了更有效评估红外探测系统的性能,评估系统的成像质量,根据动目标序列图像的检测原理,结合建模仿真技术,设计并开发了基于Matlab平台的天基红外动目标检测仿真系统,进行了实验仿真.该仿真系统以红外探测成像系统的图像作为输入,对图像进行灰度算法和信噪比分析,反映红外探测系统的成像质量,实现单帧检测以及多帧关联检测,输出检测率、虚警率和目标运动轨迹,并能够对检测算法进行评价.通过探测波段和空间分辨率的研究对天基红外探测系统的谱段选择、空间分辨率的设计有较强的工程应用指导价值.     

基于netlogo平台的作战能力仿真评估系统

在信息化的现代社会中,作战思想、作战形式与作战手段与以往比起来,已经发生了巨大变化,评估军事作战能力的仿真系统得到了全球各大国家的广泛关注.本文首先简单介绍了netlogo平台的含义与特点,然后从建立数学模型、架设战场环境、仿真作战过程、人机互动、信息化条件下的作战评估等方面,研究了基于netlogo平台的作战能力仿真评估系统.     

某无人机液压起落架系统建模与仿真

某无人机液压系统主要为起落架的收放提供动力源,对其进行建模仿真能够实现参数和方案的优化,以便获得最佳的设计。基于节点法的集中参数数学建模思想,针对液压系统的动态特性仿真问题,研究了在MATLAB／SIMULINK下面向液压元件的液压系统动态特性仿真模型库的建立问题,建立各液压子系统模型。进行无人机液压起落架仿真,得到起落架收放时间短,达到某无人机起落架对响应时间的要求。     

成像制导算法仿真评估系统

成像制导算法仿真评估系统用于评估成像制导算法在各种复杂背景下的跟踪精度和稳定性,分析制导系统的采样频率、视场及模板大小等因素对跟踪效果的影响。该系统简化了弹体的姿态控制和反馈系统。具有结构简单、造价低廉、体积小巧等特点,既适用于外场试验。又可以使用以前积累的试验数据开展内场测试。系统内建相关跟踪算法、形心跟踪算法和这两种算法的复合跟踪算法。用户可以根据需要。加入自己编写的跟踪算法程序模块进行性能测试。简要阐述了该系统的工作原理、硬件系统构成和软件工作流程。     

孔洞缺陷的红外无损检测和PNN识别与定量评估

针对红外无损检测中因特征信息缺失,致使识别与评估效果不佳这一问题,研究以铝板为对象,基于红外无损检测技术,结合主成分分析和概率神经网络对铝板正常区及三类孔洞缺陷区进行了识别与面积定量评估.研究首先采集铝板降温过程的红外时序热图,提取了正常区和各类孔洞缺陷区的时序灰度值作为初始特征.其次,采用主成分分析对初始特征进行提取,并结合概率神经网络,以像素点为单位实现孔洞缺陷的识别及面积定量评估,并采用了支持向量机进行了对比研究.实验结果表明,对于正常区和三类孔洞缺陷区测试样本的面积评估正确率分别为99.6%、97.0%、94.7%和93.0%,相比支持向量机的评估结果,所提出的研究方法具有更高的正确率.研究论证了采用主成分分析和概率神经网络,基于时序特征,以像素点为单位,实现孔洞缺陷识别和面积定量分析的有效性和准确性.     

基于PCA神经网络的葡萄酒评价模型研究

利用主成分分析与RBF神经网络相结合,建立葡萄酒质量评价预报模型,并进行训练和仿真验证。该模型运用SPSS软件对葡萄酒中影响风味指标进行主成分分析,将多变量、非线性的原始数据进行降维,保留原始信息的主要信息,把原来若干个属性变量综合成几个不相关主成分分量;再以计算结果作为RBF网络的输入数据,葡萄酒的感官评价得分作为网络的输出数据,建立葡萄酒主要理化指标与葡萄酒质量的关系模型。结果表明：该评价模型的建立,缩短了葡萄酒评价的周期,克服了品酒师聚集的困难;与传统RBF网络相比,大大简化了网络结构,提高了网络的训练速度和预报精度,为质量评价问题提供了一种的研究思路。