中国洛阳电子装备试验中心, 河南 洛阳 471003
基于复杂系统的基本理论，研究了体系的概念、内涵及典型实例。根据体系对抗及体系对抗试验作为复杂系统的表现和特点，从非线性、涌现性这两个主要方面分析了体系对抗试验的复杂性。剖析了传统性能试验方法的特点，根据这些特点总结得出性能试验方法不能适应体系对抗条件的试验，其根本原因在于性能试验方法所遵循的还原论思想不适用于体系对抗试验的复杂性；接着，着重从方法论方面分析了性能试验方法在体系对抗条件下的不足之处，进而针对这些不足之处得到了应该从复杂系统角度研究适用于体系对抗试验的方法论等结论。
电子信息装备 体系对抗 复杂系统 评估 electronic information equipment SoS combat complex system evaluation 强激光与粒子束
2017, 29(11): 113207
1 中国工程物理研究院 应用电子学研究所, 高功率微波技术重点实验室, 四川 绵阳 621900
2 中国工程物理研究院 复杂电磁环境重点实验室, 四川 绵阳 621900
3 中国工程物理研究院 研究生院, 北京 100088
以双腔体级联系统为实验对象,测量了系统的输出端感应电压,对实验结果进行统计分析,并与随机拓扑模型计算结果进行对比,两者基本吻合,验证了随机拓扑模型的适用性；利用该模型计算分析了不同脉冲参数及不同拓扑结构条件下多混沌腔体复杂系统的电磁耦合统计特性。研究表明,脉冲宽度和脉冲个数与概率峰值处的感应电压均存在一定的谐振特性,且脉冲频率越低,脉冲的耦合效率越高,采用串型的拓扑结构更加有利于系统的防护和加固。
随机拓扑模型 电磁脉冲 复杂系统 电磁耦合 统计特性 混沌腔体 random topology model electromagnetic pulse complex system electromagnetic coupling statistical characteristics chaotic cavity 强激光与粒子束
2016, 28(12): 123202
舱体屏蔽效能的试验评价是验证车载复杂系统抗电磁脉冲加固性能的重要环节。为了定量估计试验设计和结果评定所引入的不确定度, 以高空电磁脉冲为背景, 分别从频域/时域测试方法选择、测试频点设置、合格曲线设计和超差点的处理等几个要素, 研究了舱体电磁脉冲屏蔽效能的验证评价方法。针对车载复杂系统典型舱体屏蔽效能较低的特点, 针对不同屏蔽效能提出了一簇合格曲线,并基于二阶谐振系统模型, 定量估计了频点设置准则、合格曲线、超差点处理准则所引入的不确定度,为舱体屏蔽效能的试验设计与数据分析提供了方法与支撑, 同时定量分析也可作为不确定度估计的基础。
屏蔽效能 电磁脉冲 复杂系统 不确定度 最小相位算法 shielding effectiveness electromagnetic pulses complex system uncertainty minimum phase algorithm 强激光与粒子束
2016, 28(11): 113203
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室, 吉林 长春 130033
光刻投影物镜小比例模型光学系统镜片数量较多，用每个补偿量去补偿对应失调量的传统装调方法对其不适用。利用灵敏度矩阵，并对其进行奇异值分解，对分解后的失调量向量的数值与符号进行分析，确定各失调量之间的相关性，提出了系统补偿量的选择方法，该方法仅需要分析少量向量即能选择补偿量的最佳组合。编写宏模块进行大量仿真计算，验证了补偿量敏感度与相关性分析的正确性。物镜系统初装完成后，对系统进行了仿真预装调，以确保补偿方案的可行性。实验结果表明，补偿后系统波像差均方根(RMS)值由70 nm降低到29.6 nm，优于技术指标要求，证明了提出的补偿量选择方法的正确性和有效性。
几何光学 复杂系统装调 补偿量选择 奇异值分解 失调量向量 补偿量相关性
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室，吉林 长春 130033
由于光刻投影物镜小比率模型光学系统的光学元件数量较多，用每个补偿量去补偿对应失调量的传统装调方法已不适用。本文利用灵敏度矩阵，通过找出偏心补偿量和倾斜补偿量的内在联系来缩小补偿量的选择范围。然后根据失调量敏感度的分析，提出了选择系统补偿量的方法。利用这个方法，选择4个补偿量便使补偿后的光学系统的成像质量满足设计指标要求，减少了光学系统的装调难度。最后，编写宏模块完成大量仿真计算，验证了敏感度分析的正确性。光学系统初装完成后，对系统进行了预装调。实验结果表明，补偿后系统波像差(RMS)由50.9 nm提高到25.9 nm，优于技术指标要求，证明了本文提出的补偿量选择方法的正确性和有效性。
投影物镜 复杂系统装调 补偿量选择 灵敏度矩阵 宏模块 projected objective complex system alignment compensator selection sensitivity matrix macro command mode 光学 精密工程
2013, 21(12): 3029
吉首大学 物理与机电工程学院, 湖南 吉首 416000
分别用马尔可夫与非马尔可夫方法推导出二能级系统与库相互作用的耗散动力学，并把失谐谱密度与一个光子带隙的谱密度下的计算结果与精确解进行比较。对于失谐谱密度，分别讨论在马尔可夫与非马尔可夫库的激发态布居数，发现无论是短时的弱耦合区域，还是长时间的强耦合区域，非马尔可夫方法比马尔可夫方法更加接近精确解，而马尔可夫近似主要适用于弱耦合条件；对于光子带隙谱密度，主要考虑了小带宽的布居数，结果显示马尔可夫方法主要适用于弱耦合条件，而非马尔可夫方法主要适用于强耦合情形。结果表明：对于不同谱密度、不同的耦合区域，只有选择合适的马尔可夫或非马尔可夫方法才能精确描述系统的动力学。
复杂系统 马尔可夫方程 非马尔可夫主方程 关联函数 谱密度 composite system Markovian master equation non-Markovian master equation correlation function spectral density
为了能在复杂系统发生故障时,更快更好地诊断和排除,结合支持向量机、模糊积分和专家系统的各自特点,提出了最小二乘支持向量机(LSSVM)与模糊积分(FI)的多专家系统整体结构和诊断模型。LSSVM具有模型结构简单、推广能力较好和全局最优解等优点,将其用于专家系统中,实现知识自动获取和快速逻辑推理;FI方法的运用,则提高了多专家协同诊断的精度;专家系统完成知识库管理与维护、符号推理诊断以及解释等工作。该方法克服了传统的诊断专家系统缺少有效的自学习、自适应机制,难以解决非线性系统故障问题的不足。因此,这对于解决复杂系统多征兆、多原因的故障问题,是一条方便快捷的途径。
复杂系统 故障诊断 最小二乘支持向量机 模糊积分 专家系统 complex system fault diagnosis least square support vector machine fuzzy integral expert system
为了解决复杂电路系统故障样本少、特征信息冗杂的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简理论和支持向量机分类方法相结合的故障诊断方法。首先采用粗糙集约简故障模式库中的冗余特征属性和矛盾样本,然后提取最简故障特征模式作为支持向量机的学习样本,通过样本训练使构建的支持向量机多分类器能够快速实现故障诊断的目的。最后,通过仿真算例验证了该方法在小样本故障识别上的有效性和可行性。
故障诊断 粗糙集 支持向量机 复杂系统 fault diagnosis rough set Support Vector Machine(SVM) complex system
为了提高对复杂系统所产生故障的诊断效率,提出一种基于遗传算法(GA)和人工神经网络(NN)的综合诊断模型。该诊断模型的运行分为两步:1)利用NN对故障诊断数据进行预处理;2)运用GA进行诊断。将嵌套神经网络与遗传算法有机结合,嵌套神经网络的功能相当于一种预处理器,可以减少由遗传算法处理的故障类型的数量。弥补了遗传算法不能诊断出可信度和神经网络难以鉴别出最可能故障点的缺点。提高了诊断结果的精确性、可靠性和一致性,而且在一定程度上减少了总运行时间。
故障诊断 遗传算法 嵌套神经网络 综合诊断 复杂系统 fault diagnosis genetic algorithm nested neural network hybrid diagnosis complex system
实验研究了光学神经网络系统的动力学行为,给出了实验观察结果,并讨论了系统参量与动力学行为的关系.
神经网络 动力学 复杂系统
