Sensorimotor self-learning model based on operant conditioning for two-wheeled robot

Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment.     

Approximate method for reliability assessment of complex phased mission systems

Phased-mission systems (PMSs) have wide applications in engineering practices, such as manmade satellites. Certain critical parts in the system, such as cold standby, hot standby and functional standby, are designed in redundancy architecture to achieve high reliability performance. State-space models such as Markov process have been used extensively in previous studies for reliability evaluation of PMSs with dynamic behaviors. The most popular way to deal with the dynamic behaviors is Markov process, but it is well known that Markov process is limited to exponential distribution. In practice, however, the lifetime of most machinery products can follow non-exponential distributions like the Weibull distribution which cannot be handled by the Markov process. In order to solve this kind of problem, we present a semi-Markov model combined with an approximation algorithm to analyze PMS reliability subjected to non-exponential failures. Furthermore, the accuracy of the approximation algorithm is investigated by comparing to an accurate solution, and a typical PMS (attitude and orbit control system) is analyzed to demonstrate the implementation of the method.     

Oracle备份策略在舰船电子信息系统中的应用探索

从舰船电子信息系统的发展趋势出发,分析进行数据库备份的必要性。介绍舰船电子信息系统所采用的Oracle数据库的备份技术,给出备份方案的设计与实现方法,为未来数据库备份在舰船电子信息系统中的应用进行有益的尝试。     

基于偏最小二乘的两栖突击车作战效能预测

针对两柄突击车作战效能和偏最小二乘的特点,提出了基于偏最小二乘预测作战效能的方法。介绍了偏最小二乘回归的具体过程,在此基础上．对某型两栖突击车的作战效能进行了预测。得到了可靠的作战效能系数。     

基于Delphi环境的GPS数据监测与采集

文章介绍了在Delphi环境下实现GPS数据监测采集的关键技术。GPS接收机通过串口与计算机进行通信,其数据格式为NMEA0183,程序利用MSComm控件实现数据接收,对数据进行处理后实时显示给用户,并将用户位置、时间、速度和航向等信息保存到数据库中,为监测开发GPS数据处理软件和其它导航系统定位信息输入提供依据和数据来源。     

船舶实施保安规则中存在问题及对策

国际海事组织(IMO)于2002年12月13日通过了<1974年国际海上人命安全公约>(SOLAS 公约)关于国际反恐的修正案 ,并出台了于2004年7月1日生效的<国际船舶和港口设施保安规则>(ISPS规则).由于此规则实施时间不长,还有许多不尽完善的地方,船舶在实施过程中产生了许多问题.文章重点对此存在的问题进行梳理和分析,提出了一些对策和建议.     

水下多目标跟踪的网络层次决策方法

水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点．目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响．本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法．该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点．仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法．     

军用信息保障系统安全风险评估研究

信息系统安全风险评估工作是信息系统安全管理的基础和前提.本文在充分论述军用信息保障系统安全重要性的基础上,针对其安全风险评估问题,阐述了相关定义,给出了军用信息保障系统安全风险评估的思路,并着重介绍了基于系统综合、灰色理论、模糊理论和神经网络的风险评估方法,为定义系统安全需求、制定有效的安全风险控制策略提供了理论依据.     

桁架式Spar平台方案设计研究

Spar平台是一种用于深海油气开发的海洋结构物.目前对Spar平台的研究集中在其运动特性和水动力分析、结构强度和疲劳研究以及垂荡板的性能和设计上.然而,国内对于Spar平台设计方法的研究却很少,国内外公开发表的文献也很少,这给Spar平台的设计带来了困难.本文归纳了桁架式Spar平台方案设计的基本流程,包括总布置、主尺度的选择,以及对设计方案进行的稳性校核和水动力分析.在此基础上,针对平台的不同结构推荐使用相应的ABS和API规范进行结构设计,并应用设计波法对得到的结构尺寸进行强度校核.通过一个实例详细说明了整个设计过程,分析结果表明该设计方案是可行的.同时指出了传统的海洋工程设计方法存在的问题,提出在传统设计方法的基础上,应用多学科设计优化思想进行海洋平台的方案设计的基本思想.     

潜艇作战系统战位复用技术初探

潜艇作战系统战位复用设计是潜艇作战系统在操控一体化方面的重要体现。战位复用技术有以下一些优点：减少艇员配置;提高潜艇作战系统可靠性;动态扩展作战系统功能;有利于整个潜艇作战系统的维护。描述潜艇作战系统战位复用的内涵,分析潜艇作战系统采用战位复用的必要性。根据潜艇作战系统的典型战位设置,提出未来新型潜艇作战系统战位设置的设想及实现思路。最后分析潜艇作战系统战位复用技术带来的效益。