简介：详细分析了固定故障所反映出的状态变换特征,提出状态变换故障模型以及相对应的测试生成压缩方法;基于无复位时序电路,深入研究了有复位状态的同步状态机测试生成方法的扩展问题;最后讨论了故障精简以及启发知识在测试生成中的应用问题。

简介：针对机械故障信号中大幅值冲击成分的提取问题,提出了基于短时加权峰度的包络解调方法,通过与基于Hilbert变换的传统解调方法对比分析,验证了该方法的有效性。为了寻找最佳窗宽,给出了一种采用包络细化谱中大幅值冲击成分的基频及其倍频的功率和占包络总功率比值作为评价指标的优化方法。

简介：《易》者象也,今本「系辞」中「大衍之数五十」章的筮法,先有数而後有象

简介：以有限可修复备件的维修次数为约束条件,综合考虑装备数量、装备单元数量以及装备工作时间等备件消耗影响因素,运用数理统计方法,建立了有限可修复备件消耗规律预测模型,并通过示例验证了模型的适用性,研究结果可为科学地确定有限可修复备件储存量提供理论依据。

简介：在装备再制造周期及再制造费用基本概念的基础上,给出了再制造费用参数的相关内容,并阐述了工程估算法、专家判断估算法、参数估算法、类比估算法等4种装备再制造费用分析及预测估算的方法,构建了基于工程估算法的再制造费用分解结构,并对再制造费用分析流程进行了详细描述,可为形成正确的再制造设计方案提供费用决策依据。

简介：为了保证混合动力电动汽车动力性和进一步降低燃油消耗,建立了一个预测控制策略,该控制策略采用齐次马尔科夫链对汽车运行状态特征参数进行预测,并根据预测结果对混合动力电动汽车控制策略中发动机工作范围上下限进行调整.与原电力辅助控制策略相比,建立的预测控制策略降低了运行状态对混合动力电动汽车控制策略的影响,使得车辆能够在不同运行工况中都具有良好的燃油经济性.

简介：

简介：做好车辆安全预防工作，重在超前，贵在预测。首长机关作为部队的神经中枢，在车辆安全预防工作中起主导作用，要有前瞻的眼光，善于见微知著，小中见大。因此，必须提高首长机关科学预测能力，主要着眼解决“想不到”的问题，紧紧围绕“及时掌握思想动态，准确把握预防重点，实施有力工作指导”的标准要求，做到“四个善于”，以增强指导车辆安全预防工作的预见性。

简介：基于故障预测与健康管理（PrognosticsandHealthManagement,PHM）系统框架,分析了PHM技术在装备维修保障中的重要意义,概述了PHM技术的发展过程及应用现状,重点讨论了当前故障预测与健康管理所采用的关键技术,包括先进传感器技术、数据传输技术、数据挖掘与信息融合技术、健康评估与故障预测技术、智能推理与决策支持技术等,最后展望了PHM技术的发展趋势。

简介：针对装甲丁腈橡胶器材在超长期储存时出现的质量变化情况，基于聚合物分子链段运动的时一温等效特性，运用差示量热扫描（DSC）、红外光谱（IR）等方法，通过分析橡胶的特征峰及结构特征的变化规律，研究其质量变化规律，提出了橡胶器材的寿命预测模型，为进行装甲橡胶器材贮存寿命分析、保养与质量控制提供了理论依据。

简介：针对工程实践中存在的故障相关2单元并联系统,通过单元故障率分析,研究了系统备件消耗预测方法.将故障相关情况分为一般情况和特殊情况,分别推导了单元累积故障分布函数,在此基础上,建立了备件消耗预测模型.通过实例分析,验证了该方法的可行性,为工程实践中备件消耗预测提供了参考.

简介：将装甲装备器材需求分为预防性器材需求与修复性器材需求，以基层级保障机构年度预防性器材需求为研究对象，考虑保障机构历史年度预防性器材消耗、装备小修计划、维修范围与维修时机等，构建了面向维修的年度预防性器材需求预测模型，设计了基于遗传算法的OHFElman（Output—HiddenFeedbackElman）神经网络求解算法，并通过算例和对比分析，验证了模型的合理性与适用性。

简介：针对车辆器材库存需求量预测存在的影响因素考虑不全和预测精度不高的问题,分析了影响库存需求量的主要因素及各变量之间的因果关系,建立了车辆器材库存需求量预测系统动力学模型,并进行了实例验证。结果表明:该模型考虑因素齐全,预测结果更接近实际,具有一定的参考和应用价值,为科学预测车辆器材库存需求量提供了新方法。

简介：以火灾统计数据中的火灾发生起数为研究对象,利用时间序列分析中的差分自回归移动平均模型对城市火灾进行预测。以北京市2000～2006年火灾数据为例,建立了乘积季节模型,进而预测了北京市2007年月火灾发生起数,并与实际值相比较,发现该模型预测结果较为准确,可用于对火灾作短期预测,预测结果可为消防部门的决策提供科学依据。

简介：加油站是火灾易发场所,同时也是火灾发生后影响最为严重的场所之一。利用灰色系统理论在不确定因素预测领域的优势,采用GM（1,1）模型对2000～2009年全国加油站火灾事故四项指标进行预测,并与实际数据加以比较,结果表明,模型比较合理地反映了加油站火灾事故的发展趋势,在此基础上对2012～2016年全国加油站火灾事故四项指标进行了预测,为相关部门有效预测加油站火灾规律提供了理论依据。

简介：脑力负荷的准确预测是研究装甲车辆乘员信息处理作业的关键技术,对提高人机系统设计的合理性具有重要意义。为有效解决应急任务条件下装甲车辆乘员信息处理作业的脑力负荷预测问题,针对装甲车辆乘员作业向信息处理作业转变的基本趋势,结合信息处理作业操作元模型和认知图式分析,基于信息执行通道任务-网络建模方法构建了脑力负荷预测模型,量化了工作资源参数,并面向目标录入典型信息处理作业对预测模型进行了实例应用。结果表明：该模型能够清晰地描述装甲车辆乘员信息处理作业脑力负荷变化情况,有效地找出脑力负荷异常的时间节点和产生原因,量化预测作业各时刻脑力负荷,具有较好的预测精度和可重用性。

简介：基于最小二乘支持向量机算法,建立了火灾起数时间序列预测模型,并给出了相应的建模步骤。结合昆明市近16年的火灾起数数据,将1997～2006年火灾起数作为训练集,预测了2007～2012年的火灾起数。结果表明,该模型预测结果的均方根相对误差和平均绝对百分比误差分别为0.1326和0.0847,具有良好的预测精度,能够较为准确的预测出火灾起数的变化情况。用此模型预测了昆明市2013年火灾起数,并根据误差确定了2013年火灾起数的大致变化空间。

简介：为提高军用柴油机的使用寿命和工作效率,充分发挥其作战效能,利用GT-power软件建立了某军用柴油机的工作过程模型,结合实车试验数据验证了其准确性。利用该模型计算分析了柴油机在不同转速下的功率、油耗、进/排气,以及缸内气体的温度、压力等参数的变化规律,在此基础上进一步分析了柴油机在不同转速和负荷条件下的性能变化趋势,结果表明:该柴油机在转速大于1500r/min和较大负荷工况下工作状态较好,整体上满足了军用车辆的使用需求。

简介：大直径氮化镓基板领域方向：大直径氮化镓基板预测时间：2020年市场规模：40亿美元预测机构：美国研究和咨询公司IndustryARC氮化镓射频应用领域方向：氮化镓射频应用预测时间：2022年市场规模：10.5亿美元预测机构：美国化合物半导体公司核心观点：增长主要的动力来自于无线基础设施市场以及国防市场对氮化镓技术的需求加大。在未来网络设计中，类似于载波聚合和大规模多入多出等新技术将获得应用，这使氮化镓处于比现有高压场效应管的优势明显。

简介：针对高新装备器材故障数据少、需求规律不明确的问题,提出了一种定时截尾小样本条件下指数型装备器材的需求预测方法。基于贝叶斯法进行了装备器材寿命分布参数估计,讨论了先验分布和损失函数的选择问题。引入了K-S检验法对寿命分布模型进行拟合优度检验,并设计了寿命分布参数估计的卡方检验方法。综合考虑故障更换和定时更换,提出了部队装备器材年度需求预测方法,并采用蒙特卡洛法进行了仿真验证。结果表明：基于贝叶斯法的参数估计结果能够顺利通过检验,需求预测结果与仿真结果一致。