采用人工免疫算法的加速寿命试验分析方法

极大似然估计是加速寿命试验统计分析中常用的分析方法,但似然函数的优化问题是该方法广泛运用的主要障碍,常用的似然函数优化算法对初值要求高,而且容易陷入局部最优解.为了有效地解决上述问题,在似然函数的优化中引入了人工免疫算法,提出了一种采用人工免疫算法的步降应力加速寿命试验分析方法.利用人工免疫算法在解决多维复杂函数优化问题时强大的全局寻优能力,有效地解决了似然函数的优化问题.最后通过实例验证表明,采用人工免疫算法的步降应力加速寿命试验分析方法是有效的,而且在统计分析中避免了查统计用表,能够很方便的实现计算机编程计算,有较大的工程应用价值.     

一种主/被动雷达模糊数据融合算法

提出一种基于模糊逻辑的主/被动雷达传感器数据融合算法。首先将单个雷达的测量值通过时间校准后,将它们作为卡尔曼滤波器的输入分别滤波,然后再对滤波后的目标状态估计进行融合。融合算法基于卡尔曼滤波的协方差匹配关系,采用模糊推理得到数据融合的权值。最后将各传感器的卡尔曼滤波状态估计进行加权融合得到所需要的目标状态信息。采用该融合算法可以有效提高目标跟踪系统的抗干扰能力。仿真结果表明该算法有效。     

遗传算法交叉和变异操作的模糊优化

该文针对遗传算法存在的问题,在总结了有关交叉和变异操作的启发性知识的基础上,给出了交叉概率、交叉点位置和变异概率的模糊优化规则,提出了一种新的基于模糊控制器的遗传算法(FCGA)。对三个函数的优化结果表明:FCGA不仅能够有效克服早熟收敛,而且提高了算法的收敛速度。     

一种新的基于模型和参数估计的过程故障诊断

提出了一种故障特征化的方法和基于距离分类的故障模式识别方法，既利用参数估计拓展了模式识别的特征空间，又避免了基于模型故障诊断方法求解非线性特征方程ｐ＝ｆ（θ）的困难，提高了故障诊断定位能力。     

基于免疫神经网络的陀螺仪漂移预测

BP神经网络可用于预测陀螺飘移误差，但容易陷入局部极值，训练速度很慢。针对上述缺点，该文提出了一种基于免疫算法的神经网络，以样本输出为抗原、神经网络权值矩阵为抗体，通过克隆、变异、抑制等步骤找到最优抗体，将最优抗体用于陀螺仪漂移预测。仿真试验显示，免疫训练算法能有效优化网络权值，基于该模型的漂移预测精度较高。     

优化自适应灰色预测模型及其在导弹故障预报中的应用

导弹武器的特点导致了无法利用大量的试验数据对其进行可靠性的预测和评定,因此文章引入灰色系统理论来解决小量数据预测问题.通过对灰色模型建模的机理进行了深入的讨论,得到了导弹贮存可靠性的预测模型,并根据导弹储存周期长的特点,引入自适应方法对其预测模型进行优化.按照优化自适应灰色预测模型和基本模型对导弹惯性器件进行贮存可靠性的预测,证实了优化自适应模型的预测精度高于基本模型预测结果,预测的长期效果也能达到良好的效果.     

莲花台水电站围堰防渗施工技术

莲花台水电站为丹江干流的第2个梯级电站.开创性地选择汛期进行围堰防渗墙施工,节省工期,降低施工成本;采用高压旋喷墙防渗,设计合理,施工质量良好,经受了2个汛期的多次洪水考验;汛后利用保存较完整的防渗墙进行掏槽后填筑黏土心墙,成功实现了围堰快速闭气,闭气效果良好.     

导弹故障诊断系统减振器设计

某导弹故障诊断系统减振器设计遵循隔振、缓冲系统期望的动态特性要求－－变阻尼、变刚度，采用刚度拟合、干摩擦阻尼技术，实现了低固有频率、无谐振峰，并兼顾了缓冲要求。     

GENOME SHUFFLING技术优化及其应用进展

Genomeshuffling作为一种新型的育种方法,与传统方法相比更加高效快捷,近年来不断被应用于制药、食品制品、环境工程等众多领域的菌种改良中。对genome shuffling近年来技术的优化及其应用进展进行综述。     

RBF网络用于性能退化的可靠性评估

针对无法用数学式准确描述退化量与环境因子间复杂非线性关系的问题,提出了一种基于RBF网络的退化轨迹建模方法.利用RBF网络能够逼近任意非线性函数的特性,进行退化轨迹的建模,并结合失效值预测产品寿命.将所有估计寿命作为完全失效数据进行可靠性评估,有效地解决了失效数据少的问题.通过对疲劳裂纹增长数据的RBF网络建模分析,证明RBF网络具有很好的函数逼近能力,寿命预测结果非常理想.经验证,在更少的退化数据下,RBF网络仍能够较好地模拟退化轨迹,寿命预测精度较高.