基于混合推理的枪械故障诊断

目的 提高枪械研制过程中的故障诊断效率与正确率,针对现场排除难度大、单一诊断方法准确率低且操作过程复杂等问题,建立RBR-CBR混合推理模型,实现枪械故障的快速准确诊断。方法 针对枪械故障因果关系复杂、随机性大和迭代更新快等特点,提出以RBR为主、CBR为辅的推理模式。采用RETE算法进行RBR推理,提高规则匹配的效率;采用可拓方法,建立枪械故障实例的物元模型;对数值型和区间型不同组合形式的局部相似度进行准确表征;基于最近邻近法进行实例相似度分析。结果 基于RBR和CBR的混合推理方法,开发了枪械故障诊断专家系统。此专家系统可有效指导研制过程中枪械故障问题的诊断和排除。结论 利用混合推理方法,在保证枪械故障诊断速度的前提下,提高了故障诊断准确率,证明了基于RBR和CBR的混合推理方法的有效性和此专家系统的高效性。     

同温混合初期主库区沉积物间隙水DOM的光谱特征——以周村水库为例

运用紫外-可见光谱技术以及结合平行因子分析法的三维荧光光谱（EEM-PARAFAC）技术,对周村水库秋末同温混合初期的沉积物间隙水中溶解性有机物（DOM）的光谱特征进行分析.结果表明：周村水库沉积物间隙水DOM的紫外-可见吸收光谱并无明显特征峰,吸收系数的变异系数在50%~330%之间,表明其性质在不同深度上存在差异;E2/E3、E3/E4随深度增加,说明富里酸所占DOM的比例随沉积物深度增加而升高;三维荧光光谱中分离了4个组分,分别为类富里酸（C1、C2）、类蛋白（C3）和类腐殖酸（C4）;类蛋白（C3）与类腐殖酸（C4）具有显著的相关性（P<0.01,R=0.905）;DOM总荧光强度以及各组分荧光强度随着沉积物深度的增加均呈下降趋势,但DOM中腐殖质所占比例随深度逐渐增加,各样点间各荧光组分的荧光强度与组分比例差异显著;水库沉积物间隙水的高FI（1.8~2.0）和BIX（>1.0）,以及低HIX（<4.0）的荧光特征指数,说明不同深度DOM的腐殖化程度低,均来源于微生物作用.