人的可靠性分析方法及其在军事活动中的应用

回顾了人的可靠性分析发展的历史和现状,重点对现在已存在的人的可靠性分析方法进行了介绍分析,提出并简要介绍了两种在军事活动中适用的人的可靠性评估方法的基本原理：基于粗糙集的人的可靠性评估法和基于贝叶斯的人的可靠性评估法,最后分析了人的可靠性研究中存在的问题。     

基于开关电容单元直流侧电压自均衡多电平变换器

文章提出一种由级联H桥(CHB)以及开关电容(SC)单元构成的模块化多电平变换器,所提出的变换器具备SC单元直流侧电压自均衡的能力,实现了 13电平的电压输出,负载上的输出电压质量好、总谐波失真含量低,与传统的非对称级联多电平变换器相比,只需要单个直流源便能获得多个电平的交流输出.仿真结果验证了所提拓扑的正确性.     

潜艇均衡系统自流注水调节阀稳态噪声试验研究

本文模拟建立了潜艇均衡系统自流注水试验系统,对不同假海压力、不同系统流量、不同出口背压及串联2台调节阀时自流注水稳定过程振动噪声进行研究。结果表明:潜艇均衡注水振动噪声随着假海深度的增大而增大;空气噪声随流量调节阀开度的增大而增大,在流量调节阀开度为60°-70°之间,振动加速度及水动力噪声产生峰值;在出口背压为0-0.5 MPa之间时,振动噪声值均大于无背压状态,峰值为0.2 MPa;串联2台流量调节阀可大幅降低自流注水振动噪声。     

中小型船舶主推进机械装置可靠性评估

为提高主推进机械装置可靠性评估准确性,针对传统方法存在的精度不足问题,设计一种基于贝叶斯网络的中小型船舶主推进机械装置可靠性评估方法。首先确定影响船舶主推进机械装置可靠性因素,然后根据影响因素建立故障树,最后将故障树映射成贝叶斯网络,并通过其推理能力进行可靠性评估。结果表明,与基于模糊综合评价的方法、基于集对分析的方法、基于状态监测的方法相比,本方法可靠性评估更接近真实结果,评估精度更高。     

不间断电源用石墨烯锂电池模块均衡系统设计

蓄电池是舰船不间断电源设备重要的后备供电电源,基于LiFePO4-石墨烯复合电极材料的锂电池相比传统铅酸蓄电池具有放电容量大、能量密度高、循环寿命长等显著应用优势。但是锂电池也存在着由于单体电池特性不一致导致的性能下降和安全问题。均衡控制是解决不一致问题的最有效途径。本文针对不间断电源用石墨烯锂电池模块进行均衡系统设计,设计中重点考虑了均衡系统对绝缘耐压性能、电磁兼容性能和安全性能的特殊要求,分别提出了基于双壳体结构的绝缘耐压设计方法、基于多通道隔离的电磁兼容设计方法和基于双重保护的可靠性设计方法。试验结果验证了所设计均衡系统的有效性。     

基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法研究

舰船故障建模是进行故障诊断的主要技术,舰船故障的种类多,变化复杂,兼具有随机性和规律性,当前舰船故障诊断的建模方法无法描述其变化特点,使得舰船故障诊断结果不理想。为了改善舰船故障诊断效果,设计了基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法。首先对舰船故障诊断的工作原理进行分析,指出当前舰船故障诊断方法出现缺陷的影响因素,然后采用贝叶斯网络对舰船故障诊断过程进行模拟和建模,最后采用仿真实验与其他舰船故障诊断模型的结果进行对比。结果表明,贝叶斯网络的舰船故障诊断正确率更高,可以更好反映舰船故障诊断随着时间改变的变化趋势,避免了出现故障诊断错误率高的难题,具有广泛的应用前景。     

基于BN的船用柴油机启动系统可靠性分析

针对柴油机启动系统,结合故障树和贝叶斯网络,对其进行了可靠性分析。根据给出的底事件的概率,将故障树转化为贝叶斯网络后求解出顶事件的概率,避免了对故障树进行最小割集的求解,避开不交化计算过程,减少了计算量,使对系统的分析更加直观、简洁。     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

海上数据中心部署的负载均衡算法研究

随着现代海洋信息技术的发展,海上船舶数据中心逐渐向云计算及分布式处理发展。如海上多目标检测中心﹑气象探测中心及数据融合中心等,这些系统内部之间相互独立,但各系统中心之间则存在数据交互及通信。在多数据中心模式下,如何保障整个系统资源的利用率,使系统达到负载均衡是其高效运行的关键。本文研究现有的多中心负载均衡及云计算共享模型,结合船舶多中心处理的实现,提出基于船舶电子信息多中心系统的负载均衡算法。     

基于L-M、贝叶斯算法研究溶解氧与其影响因素关系

利用BP网络分别结合L-M、贝叶斯算法研究溶解氧与BOD5、PH值、流量、水温关系,表明利用贝叶斯算法优化的网络更适合于预测。