【摘 要】
:
现役运载火箭各分系统的测发控系统各自独立,存在资源浪费,兼容性差、信息传递低效等问题;随着测控技术发展和火箭电气系统需求牵引,新一代运载火箭地面测试、发射与控制在通用化、集成化、智能化等方面提出了更高的要求;通过梳理一体化设计的功能,提出一种运载火箭地面测发控系统的体系架构,整合传统运载火箭控制、测量、总控网等分系统的测发控共性需求,在统一供配电、有线测控、无线调制解调、数据处理与分析4个功能层面进行设计,包括系统组成、交互关系、重要单机(软件)的设计及其关键技术应用;该设计在某型号完成了原理性试验和关键
论文部分内容阅读
现役运载火箭各分系统的测发控系统各自独立,存在资源浪费,兼容性差、信息传递低效等问题;随着测控技术发展和火箭电气系统需求牵引,新一代运载火箭地面测试、发射与控制在通用化、集成化、智能化等方面提出了更高的要求;通过梳理一体化设计的功能,提出一种运载火箭地面测发控系统的体系架构,整合传统运载火箭控制、测量、总控网等分系统的测发控共性需求,在统一供配电、有线测控、无线调制解调、数据处理与分析4个功能层面进行设计,包括系统组成、交互关系、重要单机(软件)的设计及其关键技术应用;该设计在某型号完成了原理性试验和关键
其他文献
为提高我军运输投送专业化水平,以新体制下战区军事运输投送调度中心及其军代室肩负的战区部队综合化、区域化、信息化、智能化机动投送保障任务为牵引,以新一代信息技术为手
针对武器装备试验数据挖掘问题,在朴素贝叶斯预测的基础上,引入遗传算法修正影响因素水平的权重系数,构建一种基于改进朴素贝叶斯的武器装备性能预测模型。通过某地面突击装备火力打击毁伤概率预测案例,验证改进朴素贝叶斯预测模型与传统贝叶斯性能预测模型相比具备更高的预测准确性,可为装备试验数据挖掘提供更为可靠的方法。
目前提出的数控机械在线监测诊断系统温度采集准确度较低,导致诊断过程稳定性及准确性较差,为此基于CRIO设计了一种新的数控机械在线监测诊断系统,以期更好地分析数控机械的运行状态;通过数控机床在线监测模块、远程设备管理模块及故障诊断模块组成系统总结构,硬件设备包括NTI CRIO驱动器、新型伺服电动机、采集卡、传感器以及PC上位机,设计多参数在线监测模块、网络控制模块、设备管理模块和故障诊断模块;在采集信号中提取数控机械运行状态数据,通过格拉布斯准则估算标准偏差,去掉误差数据后,输出有效数据,完成数据的采集及
为解决联勤保障旅装备物资编配问题,提高其整体保障能力,采用溯源分析方法,从剖析联勤保障旅装备物资编配的原则、依据出发,结合未来所担负的使命任务,对联勤保障旅装备物资编配的目标定位、内容体系、实现路径等进行科学构想,并提出针对性解决措施。
针对当前地面气象观测站中冗余干扰信息研究存在的数据监测精准度低的问题,提出基于5G通信的地面气象观测站数据监测系统设计;以CC2430芯片参考电路为基础,设计系统硬件结构,
为更加精确地评价半刚性基层沥青路面的抗裂性能,系统分析了沥青路面开裂机理,依此设计抗裂测试系统的功能设计,明确其具体构造要求,并对其框架及细部进行了详细设计,基于层底应力敏感性分析确定测试的控制模式及参数范围,依据仪器的工作原理、检验指标,进行了温控系统、横向拉伸系统、竖向剪切系统设计,提出了横纵向疲劳次数作为设计参数,并开发与仪器匹配的计算机辅助分析软件并进行测试;测试系统为半刚性沥青路面的抗裂性能的评价提供了技术支撑。
为培养德才兼备的高素质、专业化新型汽车士官人才,提高汽车士官教育质量,以全面贯彻新时代军事教育方针为指引,提出从强化思想引领上加强学习宣贯、深化理论研究、更新办学思想;从统筹发展策略上把准办学定位、加强系统布局;从聚力创新实践上夯实学科专业办学根基、打造人才队伍创新群体、建立综合治理法治体系;从抓实核心落点上健全质量标准、严格质量管控、密切部队协同等角度加快推进汽车士官教育内涵式发展。
为有效评估学员对所学课程的综合掌握程度,提升课程教学效果,在分析士官院校课程考核存在问题的基础上,针对车辆维修技术岗位特点,构建基于CDIO的士官职业教育课程考核综合评价模型,建立以学员为主体、教员为主导的考核方式,以“五力一观”为评价准则,使用以考促学的理念来指导课程考核评估,在此过程中采用过程性考核与终结性考核相结合的方式。经过实例验证表明,该模型能够有效评价学员的综合水平,促进车辆维修技术人才发展,提高部队实战化能力和打赢能力。
为提高装备采购效率,分析装备采购过程中诚信问题产生的环节及形成的原因,搭建基于区块链技术装备采购诚信交易机制的基础架构,设计诚信交易机制流程,以实现装备采购活动中企业准入的公平选拨、承制商的自动选择、里程碑拨款的及时准确、信息及时上链促进共同监督等功能,并从智能合约优化、明晰联盟链权限、人才队伍建设3个方面提出需关注的问题。该机制可减少装备采购中不诚信的现象,提高装备采购信息化水平。
针对刀具故障诊断信号信噪比低、诊断结果不准确等问题,采用局域均值分解(LMD)结合排列熵(PE)来处理采集到的刀具加工时的振动信号,然后将提取到的特征向量输入到训练好的长短期记忆神经网络(LSTM)中得到诊断结果,为了提高LSTM的诊断效率,结合卷积神经网络(CNN)对LSTM进行了改造;试验表明,文章提出的方法诊断准确率比BP神经网络提高了将近12%,改进LSTM网络比传统LSTM的诊断时间缩短了50%。