面向网络中心战的规则本体构建研究

在文献[20]中,系统阐述如何构建面向网络中心战的战场空间本体.构建战场空间本体采用的是以描述逻辑SHON(D)为形式化基础的本体语言OWL LDL,主要用于表达对象和类的层次结构,但难以表达规则.以W3C提出的语义Web规则语言SWRL作为构建规则本体的本体语言,提出一种规则本体构建方法ROCA,并应用ROCA方法构建一个军事规则片断以说明方法的使用     

基于混合推理机的舰船冷凝器故障诊断系统研究

针对舰船冷凝器结构特点和故障特性提出基于范例推理和规则推理相结合的混合推理机,对不同的故障采取不同的诊断推理模式,以具体故障为例验证所构建系统的有效性,并以计算机编程仿真验证其可行性.     

舰船火灾爆炸危险性评估与预警系统

为增强舰船的生存能力,设计舰船火灾爆炸危险性评估与预警系统。从舰船自身可燃物、舰船火源、人为因素以及外界环境等角度出发,选取可燃物数量、舰船电气故障短路等16个评估指标构建舰船火灾爆炸危险性评估指标体系,采用模糊评估方法构建模糊综合评估模型,基于评估指标与评估等级间的模糊隶属度,获取最终评估结果。采用数据挖掘技术分析历史舰船火灾爆炸危险性评价结果生成规则库,待评估舰船的相关信息通过此规则库后可得到危险性等级,若达到设定的预警标准,即发出危险性预警通知。实验结果显示该系统所选的评估指标具有较高可应用性,能够准确评估舰船火灾爆炸危险性,并进行预警,避免事故的发生。     

舰船电力推进系统故障诊断专家系统设计

为了提高舰船电力推进系统故障诊断的智能化和准确性,在其故障诊断中引入人工智能专家系统方法,基于电力推进系统主要设备的故障树,以推理规则的方式构建知识库,采用正向推理策略和动态数据库实现专家系统的推理机和解释机制。     

确定舰船防火主竖区舱壁分隔等级的经验公式

应用舰船结构防火的基本原理和系统综合评定方法，对舰船舱室火灾危险性和舰船舱室重要性进行定性与定量分析，建立了舰船防火区两侧舱室火灾危险性和舱室重要性的层次模型和综合评价值，并提出其综合判断值。     

基于神经网络的舰船机舱火灾温度快速预测

为了更快、高精度的对舰船机舱火灾温度进行建模和预测,提出基于神经网络的舰船机舱火灾温度快速预测方法。首先分析当前舰船机舱火灾温度的研究进展,指出当前舰船机舱火灾温度预测方法的局限性,然后收集舰船机舱火灾温度的历史数据,通过神经网络对历史数据进行学习和分析,挖掘舰船机舱火灾温度变化特点,建立舰船机舱火灾温度预测模型,并对神经网络参数优化问题进行解决,最后与其他舰船机舱火灾温度方法进行对比实验。结果表明,神经网络的舰船机舱火灾温度预测精度超过90%,远远高于其他舰船机舱火灾温度方法的预测精度,同时减少舰船机舱火灾温度预测建模时间,能够快速对舰船机舱火灾温度进行预测。     

舰船火灾的研究现状及发展对策

根据舰船火灾的研究内容和国内的研究现状，提出适合我国的舰船火灾研究原则，指出研究的方向、途径、重点和需要注意的事项。综合多种方法对舰船火灾进行研究，针对舰船火灾的确定性提出模拟的研究方法；针对舰船火灾的随机性提出统计的研究方法；针对舰船火灾的复杂性提出系统科学的研究方法。     

舰船空气采样感烟探测技术的应用研究

介绍了空气采样感烟火灾探测技术的工作原理和特点，结合舰船消防系统火灾探测技术现状和探测保护部位的特殊性，设计了舰船典型机电舱室的空气采样感烟探测报警系统，通过建立陆上燃烧室模拟实船机电舱室保护区进行了火灾探测对比试验。     

基于风险的舰船火灾爆炸评估方法研究

对目前基于风险的舰船火灾、爆炸风险评估方法进行了讨论和归纳.对如何进行舰船火灾、爆炸事故的危险源辨识进行了分析,并对该类事故危险源进行了归类.提出了舰船火灾、爆炸事故风险接受准则确立的建议,并将FTA法应用于舰船火灾、爆炸事故评估,构造了整个事故的故障树以及研究框图.从风险的角度评估及减少舰船火灾、爆炸事故提出了建议,指出了舰船火灾爆炸事故研究的方向.     

舰船火灾报警网络监控的嵌入式系统设计

传统舰船火灾报警监控系统,存在报警及时性差、监控范围分布不均等弊端。为有效解决上述问题,设计舰船火灾报警网络监控的嵌入式系统。通过基于S3C44BOX嵌入式硬件平台设计、系统中断模块设计,完成嵌入式系统的硬件设计。通过舰船火灾报警网络软件任务划分模块设计、总线应用层协议设计、报警监控程序设计,完成嵌入式系统的软件设计。设计对比实验结果表明,新型系统与传统系统相比,明显提升舰船火灾报警及时性,缓解监控范围分布不均现象。