基于虚拟样机的新型重机枪自动机运动分析

为研究某新型重机枪自动机的动力学特性,在分析了其结构特点及运动原理的基础上,以该枪为研究对象,考虑射手和土壤边界条件,利用ADAMS软件,建立了该枪的动力学模型。分析了3发连续射击时枪机和内机匣的运动特性,对比分析了枪机与枪机框的运动速度,并对其中的一个射击循环进行了深入研究。分别选取枪机和内机匣速度为校验指标,对比分析仿真结果与实验数据,验证了仿真分析的可信性,为该枪进一步的运动分析、参数匹配及结构优化奠定了基础。     

基于AHP的测试性分配方法研究

针对目前所采用的测试性分配方法的不足,提出了测试性分配分析框架,将产品复杂程度、测试性实现费用、技术水平、工作时间以及环境条件作为影响测试性分配的5项因素,引入层次分析法(AHP)确定各机构的重要性影响权重系数,确定了对测试性分配进行定量分析的方法。算例分析结果证明了该方法的合理性及可行性。     

发动机故障诊断

发动机是汽车的心脏,很大一部分的汽车故障都来源于此,所以高效、准确的对发动机进行故障分析并排除是汽车检修和维护的一项重要工作。但是由于汽车发动机电控系统的故障种类繁多,造成故障的原因也较复杂。本文主要针对发动机不同部位的故障分析方法进行分析,最后对一种发动机不能起动的故障,给出具体的故障排除方法。     

基于一维PSD误差分段的BP网络非线性校正

介绍了光电位置敏感探测器（PSD）的组成结构和工作原理,分析了传感器产生非线性的原因。对实际一维PSD进行了实验标定,建立了一般BP神经网络非线性校正模型,为了提高网络校正结果精度,提出融合误差曲线分段处理和BP神经网络的高精度校正方法,实例运用结果证明了该方法的可行性和优越性,大大提高了非线性区域的测量准确度和数据的置信度。对于传感器测量范围的扩大和整个测试系统精度的提高都具有较大的应用价值。     

基于虚拟仪器的某型火炮液压测试系统研究

为准确快速掌握液压系统性能状况,发现故障及其原因,提高火炮维修质量,降低检测成本,引入虚拟仪器技术对某型火炮液压系统检测设备进行研究与开发。以计算机为平台,采用虚拟仪器技术,使用传感器、采集卡和信号调理电路等硬件,搭建检测系统,采取有效的抗干扰措施,消除热干扰和噪声的影响,并对液压系统进行了测试。实例证明该液压检测系统是可行的,满足检测任务的需要。     

基于FMADM的故障模式、影响及危害性分析

分析了传统故障模式、影响及危害性分析中采用的危害性矩阵分析法的缺陷,将故障检测难度和修复难度纳入危害性分析的范畴,提出了利用模糊多属性决策理论（FMADM）进行故障模式、影响及危害性分析的方法,利用逼近理想点（TOPSIS）的排序法,确定重要件和关键件,为系统测试性指标的分配提供了重要依据。结合轮式底盘制动系统实例,证明方法是合理的。     

基于小波网络的某放大电路故障检测

为了提高某放大电路故障诊断与故障定位的快速性和准确性,引入了小波网络对电路板进行故障诊断。神经网络具有良好的非线性映射及函数逼近能力,小波分析具有良好的时频局部化性质。将两者结合构成小波网络用于故障诊断,具有自适应分辨性和良好的容错性。实例证明该方法能够实现故障检测及定位,具有准确率高的特点。     

基于BP神经网络的内弹道主要诸元预测

为更准确掌握装填条件对内弹道主要诸元影响规律,提高弹道检验的快速性与准确性,引入了BP神经网络模型．以内弹道方程组解析算法部分结果作为神经网络的学习子样本集,对网络进行了训练．实例运用证明了该方法的可行性和优越性,提高了内弹道主要诸元预测的精确度．