舰船综合状态评估及维护维修技术

从系统维护维修技术的发展趋势,分析了目前舰船综合状态评估及维护维修的技术现状;参照O SA/CBM标准研究了综合状态评估及维护维修系统的体系结构,并采用该标准实现了该系统模块之间的通信。上述研究为舰船综合状态评估及维护维修技术数字化、集成化的实现与应用作出了有益的尝试。     

喷水推进泵空化预测原理和方法的研究

文章在介绍喷水推进在国内外的最新应用后,着重分析喷水推进系统在舰船上的应用所带来的新特点,即极易进入空化区。根据舰船动力装置机舱自动化的设计规范中的有关监测报警系统的设计要求,文章提出了喷水推进泵空化预测原理和方法研究的必要性。     

舰船虚拟维修训练系统开发初探

针对舰船维修训练实际,提出了舰船虚拟维修训练的设想,并基于开放源代码虚拟现实开发平台VRJuggler,对舰船虚拟维修训练系统进行了开发研究,提出了虚拟维修训练系统的解决方案和应用实例。     

舰船虚拟维修仿真应用系统的设计与实现

虚拟维修技术对于舰船、航行器等复杂装备的维修性设计与分析具有重要意义。详细分析舰船维修性设计对于虚拟维修仿真的应用需求,在此基础上提出一种面向舰船维修仿真应用系统的架构,设计该系统的组成及各模块功能。该应用系统架构包括数据层、功能层、接口层及用户界面层4个层次:在数据层,可实现数据的数据库存储和本地存储;在功能层,设计了多个仿真数据管理功能、运动捕获数据处理功能以及可视性、可达性和舒适性等多个高级分析功能;在接口层,提供了与Teamcenter(TC)平台的数据集成功能,可实现从TC下载舰船JT模型至仿真系统中,以及将仿真结果和场景文件等上传至TC;在用户界面层,设计了人性化的系统操作界面,可实现客户与系统之间的友好交互和操作。最后,结合Jack仿真软件,实现舰船虚拟维修仿真应用系统的原型,该原型系统为开展舰船虚拟维修仿真数据的管理与应用以及运动捕获技术在虚拟维修中的应用奠定了基础。     

舰船主动力系统虚拟维修训练系统研究

文章针对舰船主动力系统维修训练存在的问题,提出采用虚拟维修的方法进行主动力系统维修训练,分析了系统的功能需求,研究了系统方案和关键技术,并以此为基础开发了某主动力系统虚拟维修训练系统。文章为舰船主动力系统的维修训练提供了新的方法,并为舰船装备的现代化维修训练手段提供了一定的参考。     

基于多智能体的舰船维修系统建模技术研究

基于舰船维修计划任务分配优化和维修系统能力评估需求,根据舰船维修系统的组成和运行机制构建基于多Agent的维修体系结构和部分Agent的特征模型,对维修系统任务分配的规则及Agent演化的自适应算法进行研究,对系统Agent之间通信的机制进行探讨,对通信原语和内容协定的扩展进行讨论,为舰船维修系统建模与战时能力评估提供了方法。     

舰船装备维修费用优化研究

文章以舰船装备作战能力评估指标体系的层次分解结构和舰船装备系统效能评估的ADC模型为基础,对舰船装备维修费用与系统效能间的函数关系进行了研究,并以舰船装备总体系统效能最大化为目标,建立了维修费用优化模型。通过舰船反舰作战能力属性的维修费用与系统效能间的函数关系的确立及维修费用优化模型的计算,对模型进行了验证,取得了较好的效果。     

基于LabVIEW的喷水推进泵空化在线监测系统

采用LabVIEW图形化编程软件构建了喷水推进泵空化在线监测系统平台,利用安装在喷水推进泵叶轮进口前的水听器和泵壳体上的加速度传感器分别获取泵内水声信号和壳体振动信号,选用特征频带的声压级和振动加速度级作为空化在线监测的特征量,并通过实测数据分析确定了对应的空化报警阈值。实船试验结果表明,该监测系统能够对喷水推进泵的空化状态进行实时有效的监测。     

舰船维修效益综合评估模型研究

详细分析了影响舰船维修效益的主要因素,提出了费效分析的一般步骤。在此基础上,从舰船效能角度,即舰船能力指数、在航率和系统任务能力恢复率三个方面进行分析,对舰船维修效益进行综合评估研究,从而得出提高舰船维修效益的有效途径。该研究对于提高舰船维修效益有一定指导意义。     

舰船装备应急抢修虚拟维修系统研究

舰船是海军重要战略装备,应急抢修作为舰船装备保障工作的重要组成部分,对于保证装备的战斗状态起着十分重要的作用。在对船机电系统和设备的工作原理、工作状态、结构特点和性能进行了深入、详细地研究分析的基础上,以某型舰船中的部分机电设备为对象,研制了设备所在环境虚拟现实、设备维修过程演示模块制作、设备维修过程模拟操作模块制作、维修工艺信息化处理、设备典型故障维修模块制作以及虚拟维修管理系统。该研究对舰船装备的使用训练和维修保障具有重要的军事意义。     

喷水推进器空化监测技术研究

由于喷水推进船良好的快速性、机动性、高效率和低噪声,喷水推进技术在现代舰船上的应用越来越广泛.但喷水推进器在运行过程中容易进入空化区,影响其推进性能和使用寿命.建立空化监测系统是目前解决这一问题最有效的方法.喷水推进器的空化特性同螺旋桨的有较大差异,目前尚未进行深入的研究.本文分析了喷水推进器的空化特性,阐述了其空化监测的机理,建立了空化监测系统,对喷水推进器空化监测技术进行了研究.空化监测的关键在于选择合适的空化监测参数,选取适当的测量位置,以及采用有效的信号分析处理方法来进行空化特征的提取.     

舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法

现有的舰船维修数据深度挖掘算法,存在着数据挖掘深度浅的缺陷。为了解决上述问题,提出舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法研究。依据算法需求编写云总线协议,采集并获取舰船维修数据,以此为基础,利用等深度分段方法离散化处理维修数据,依据离散化处理完成的维修数据,通过粗糙集约简算法得到最优舰船维修数据集,实现了舰船维修数据云总线协议的深度挖掘。通过仿真对比实验结果表明,与现有的舰船维修数据深度挖掘算法相比较,提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法极大的加深了数据挖掘的深度,充分说明提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法具备更好的数据挖掘效果。     

舰船级维修对IETM的功能增值要求

舰船IETM系统能辅助舰船级维修,极大提高了舰船级维修能力。为了使IETM能更好地服务于舰船级维修,根据舰船级维修的特点和需求,针对目前已处于先进水平的第4级IETM提出进一步功能增值的要求,并拓展其功能模块。增加了故障智能诊断与预测系统模块、数据上传/下载模块。功能增值后的IETM可进一步增强舰船级维修能力,保障舰船战备完好性。     

大西洋舰队泵和阀门修理系统

现今工业中存在的多功能计算机集成制造技术与现代维修处理技术结合起来可用于发展潜艇和水面舰船管路系统中的腐蚀和锈蚀。大西洋舰队司令部将在不久的将来在佐治亚Ｋｉｇｓ湾的潜艇基地实施安装泵和阀门维修系统（ＴＲＦ）。该系统可对潜艇和水面舰船的阀体、阀尾管和泵筒等进行修理。使用这些计算机数据技术所进行的自动焊接和环氧喷涂处理可使受腐蚀或锈蚀而损坏的金属部位回复到原来的状态。     

基于云平台的舰船维修费用预测模型

目前研究的舰船维修费用预测模型预测准确率较低,导致成本开销过大。为了解决上述问题,研究了基于云平台的舰船维修费用预测模型。将舰船维修费用的关联性数据利用云平台存储在预测模型中,采用大数据聚类方法对舰船维修费用进行预测,提高舰船维修费用的预测和调节能力,减少舰船维修工程的不必要开销,提升预测舰船维修费用的准确性和舰船维修速度,对舰船维修费用约束指标参量进行分析,提高舰船维修费用的控制能力,优化舰船维修费用预测模型。实验结果表明,云平台的舰船维修费用预测模型能够有效提高预测准确率,减少成本。     

舰船生命力维修态势综合评估指标分析

系统介绍了舰船生命力的组成要素;针对舰船维修的客观要求提出了舰船维修态势评估指标的构建原则;分析了维修态势评估指标的一般构建过程,并根据上述原则和过程建立了舰船生命力维修态势综合评估指标。     

偏最小二乘回归在舰船维修费用预测中的应用

考虑到偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面具有独特的优势,分析了影响舰船维修费用的因素,结合变量投影重要性分析方法对影响因素进行筛选,提出用偏最小二乘回归方法建立舰船维修费用预测模型。通过实例进行计算,用历史数据预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,预测结果较多元回归方法精度高。     

舰船装备保障维修策略优化模型仿真研究

现代化的舰船系统复杂度越来越高,并且舰船活动范围也越加广泛,在配备固定维修人员的情况下,如何在舰船任务执行的时间范围内完成对设备的检测维修及物资配给是舰船装备保障策略的重要指标。同时,对战时维修策略的选择也是整个舰船维修体系中重点研究的方向之一。本文在研究现有舰船多种维修策略的基础上,结合舰船在具体执行任务时对维修保障体系给出了可行性分析及性能评估,并针对现有的保障体系﹑策略方案及物资配给方案进行优化。     

基于Agent技术的海军船厂维修建模方法研究

舰船维修系统是一个复杂系统,传统的建模方法难以表现其行为过程,并正确评估其战时保障能力。文章简要介绍了Agent技术在复杂系统建模中的优势及在军事系统中成功运用的范例,指出它是解决舰船维修系统建模与仿真的有效途径。根据舰船维修系统的组成及运作机制,简化特装厂的行为过程,围绕海军船厂和舰船技术状态演化的行为过程,提出了系统基于Agent技术建模与仿真的思想和方法,并以舰船为智能化的主体,构造了舰船Agent的特征模型及活动机制,给出了模型及维修环境的形式化程序片段,克服了形式化模型难以准确构造系统并评估其维修能力的缺陷。对系统的复杂性做了进一步的阐述,为今后的研究指明了方向。     

大数据分析下舰船维修数据挖掘算法优化分析

舰船维修数据具有重要的利用价值,当前算法无法有效对其变化特点进行准确挖掘,无法充分发挥舰船维修数据优势,为了提高舰船维修数据挖掘精度,设计了基于大数据分析下舰船维修数据挖掘算法。首先采用单一算法对舰船维修数据进行挖掘,并根据挖掘精度对各种算法进行评价。然后采用大数据分析技术中的包容性检验算法选择最佳的单一模型,并对它们结果进行组合,得到舰船维修数据挖掘结果。最后采用舰船维修价格的历史数据作为实验对象,分析本文方法的优越性。本文方法的舰船维修价格的预测精度要显著高于当前其他数据挖掘算法的精度,而且舰船维修价格预测可信度更优,降低了舰船维修价格预测误差。