火工品可靠性增长模型及规划方法研究

本文在分析火工品可靠性增长模式的基础上,对Duane、Compertz和FEG模型进行了计算机模拟比较研究,结果表明Compertz和FEG模型比Duane模型更适合于描述火工品可靠性增长过程。在Compertz和FEG模型基础上,提出了火工品可靠性增长的规划方法,包括理想增长曲线的模型建立,可靠性增长起点、可靠性增长潜力、可靠性增长参数的确定以及理想增长曲线的绘制,并将该规划方法运用于某实例中。     

基于Duane模型的改进性维修效果评估方法

为解决模糊综合评价法在改进性维修效果评价应用过程中主观性强、适用性差等实际问题,基于可靠性增长评价的方法建立了改进性维修效果评价模型。通过对Duane模型和AMSAA模型的比较分析,针对装甲装备在改进性维修过程中可靠性增长的特点,选择以Duane模型为基础建立了装甲装备改进性维修效果评价模型,并进行示例验证。结果表明：该方法能直观准确得到改进性维修效果的评价结果,可为改进性维修效果评价提供理论支持。     

基于Duane 模型的改进性维修效果评估方法

为解决模糊综合评价法在改进性维修效果评价应用过程中主观性强、适用性差等实际问题,基于可靠性增长评价的方法建立改进性维修效果评价模型。通过对Duane模型和AMSAA模型的比较分析,针对装备在改进性维修过程中可靠性增长的特点,选择以 Duane模型为基础建立装备改进性维修效果评价模型,并进行示例验证。验证结果表明：该方法能直观准确地得到改进性维修效果的评价结果,可为改进性维修效果评价提供理论支持。     

基于RBF 网络的武器装备贮存可靠性预估

摘要：为减少武器状态在贮存期间的检测次数,提高战备完好率,基于RBF 神经网络对武器装备贮存可靠性预 估方法进行研究。针对武器装备贮存可靠性预估的问题,借助于神经网络可实现非线性映射的特点,基于RBF 网络 对某型装备贮存可靠性变化规律进行预测,并给出了预估步骤。预测结果表明,RBF 网络适用于武器装备贮存可靠 性的预估,预测误差满足要求。     

Weibull寿命模型下火箭发动机可靠性增长试验的LS-Bayes分析

基于液体火箭发动机可靠性增长试验的特点,结合数理统计中的线性回归方法对新阶段试验下发动机的可靠性试验结果进行预测.结合发动机的少量现场试验数据,利用Bayes方法对Weibull寿命型火箭发动机的可靠性增长试验结果进行评定.首先给出了可靠性增长分析的模型,然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型,在此基础上,运用随机变量函数的分布,给出各阶段可靠性增长试验中可靠度的Bayes估计.     

基于信息融合的复杂系统可靠性综合评估

为准确评价国防武器装备的可靠性水平,提出一种基于信息融合的复杂系统可靠性评估方法。根据信息 融合理论,阐述了专家经验信息、部件子系统信息以及可靠性增长信息的融合方法,综合考虑信息源的继承性及异 总体性,引入继承因子的概念,探讨了基于信息融合的复杂系统可靠性评估方法,结合系统试验信息推断出产品的 可靠性,并以实例进行分析。分析结果表明：信息融合方法评估结果合理,在可靠性工程领域具有较高的应用价值。     

基于AMSAA增长模型的鱼雷系统Bayes可靠性分析

Bayes理论是分析研究鱼雷系统可靠性的有效方法，文中针对美国陆军装备系统分析中心( AMSAA)增长模型，提出了Bayes可靠性增长分析的基本方法。该方法将鱼雷研制阶段的可靠性增长试验数据作为产品可靠性评估的先验信息，再结合少量现场试验数据，运用Bayes方法即可对现场试验后的鱼雷产品可靠性进行评定。仿真结果验证了该方法的有效性，为鱼雷系统可靠性评定提供了一种新的分析方法。     

基于非齐次Poisson过程的多阶段可靠性增长Bayes评估研究

针对航空航天领域试验费用昂贵、试验数据少的问题,研究了多阶段可靠性增长Bayes分析方法.采用非齐次Poisson过程(NHPP)建立可靠性增长模型;利用Bayes方法融合专家信息,并根据可靠性增长的特点采用Gamma-Beta分布作为NHPP参数的先验分布,通过阶段间可靠性增长信息传递的方法,实现多阶段的可靠性增长评估.最后通过一个发动机的例子表明该方法和模型能够充分利用多阶段的专家经验和试验数据,适合小子样场合的可靠性增长评估.     

及时修正策略的成败型产品可靠性增长模型

针对及时修正试验策略，引入了非齐几何可靠性增长模型，描述了与Duane学习曲线特性的关系，根据不同的失效类型将模型进行了推广．利用进化算法对似然函数求极值，得到了参数极大似然估计，解决了复杂多峰似然函数的求极值问题．在此基础上得到了研制过程结束时的可靠性估计．最后给出了固体火箭发动机可靠性增长分析实例，并与经典估计方法进行比较，表明了本模型的优越性．     

液体火箭发动机可靠性增长分析模型研究

液体火箭发动机可靠性要求高,试验费用昂贵,有必要采用可靠性增长分析技术指导可靠性增长决策,以减少试验费用、降低研制风险。结合液体火箭发动机小子样及可靠性增长的阶段性特点,提出采用基于信息折合的Bayes指数可靠性增长分析模型,综合利用产品全程试验信息,评估可靠性增长水平。在评估液体火箭发动机可靠性增长水平的基础上,结合改进的跟踪、增长与预测( MTGP)模型跟踪和预测可靠性水平,提供可靠性增长决策。研究表明,本文提出的方法可以科学分析液体火箭发动机的可靠性增长．指导可靠性增长决策,对于小子样、试验费用昂贵的产品具有广阔的应用前景。     

基于可靠性增长的武器系统可靠性鉴定试验方案研究

武器系统的可靠性鉴定试验往往面临试验样本有限、难以组织过多试验的困难。为了充分对武器系统可靠性指标进行考核,利用离散AMSAA模型描述可靠性增长过程,给出了可靠度点估计表达式。在此基础上,从工程实际出发,通过将可靠性增长试验评估结果与研制总要求规定数值进行比较分析,提出了一种相对客观和保守的先验分布确定方法。在Bayes框架下,给出了可靠性鉴定试验方案确定思路和方法。以某型装备为例,明确了试验方案确定方法的操作步骤,说明了方法的可实施性。通过数值分析,说明该方法在满足试验鉴定要求的前提下,能够有效减少总试验次数,并验证了该方法的保守性和合理性。     

导弹系统级综合环境可靠性增长试验技术与应用

通过对研制特点的分析，提出了导弹系统级综合环境可靠性增长试验设计，采用可靠性鉴定试验的定时截尾试验设计的方法，按Ｄｕａｎｅ增长模型进行可靠性监控和评估。试验结果证明，这种技术效果显著，值得推广应用。     

武器装备可靠性分布类型的识别方法研究

针对武器装备可靠性分布类型难以确定这一难题, 总结了识别武器装备可靠性分布类型的传统计算方法, 建立了基于柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验法(K-S检验)的识别模型, 并给出了识别可靠性分布的软件流程图, 开创性地将人工神经网络应用于武器装备可靠性分布类型的识别, 并通过建立基于Matlab的仿真模型, 证明了该方法的合理性和科学性.     

基于动态规划的导弹装备可靠性优化方法

可靠性是导弹武器装备重要战术技术指标,导弹武器装备的可靠性优化能够起到节约研制成本、提高装备性能的作用,对导弹武器装备的研制工作具有重要意义。针对费用和质量约束下的导弹装备可靠性优化问题,建立了通用的可靠性优化数学模型,并采用动态规划方法进行求解。通过对某型导弹前舱可靠性设计的优化分析,验证了方法的有效性,同时表明建立的数学模型能够解决部件费用、质量与备用元件数不成正比关系的系统可靠性优化问题,因此具有更广泛的适用性。     

基于BP神经网络的武器装备研制项目风险评估模型

应用BP神经网络对武器装备研制项目风险进行评估.先建立评估模型,再求出模型中误差函数调节的连接权值和阈值,并将输出层作为网络结果输出.其训练网络的样本集为可信度高的权威性评价结果,可通过专家对以往类似装备研制过程的数据进行总结得到.将训练的权值和阈值储存,对拟评价的项目进行预测.     

武器系统软件靶场可靠性测试与评估

软件可靠性是武器装备遂行作战的基本前提之一,而软件测试是保证软件可靠性的关键。结合靶场特点,探讨了在靶场环境下应用Musa模型进行武器系统软件可靠性测试与评估的方法,并对均匀设计方法在测试用例设计中的应用进行了介绍。最后,以在某型导弹武器系统可靠性试验中应用该方法对其软件可靠性进行评估为例,说明了该方法的有效性。     

基于AHP 和模糊综合评价法的装备维修保障效能评估

针对影响导弹武器装备维修保障效能发挥的诸多因素,对基于AHP(analytic hierarchy process)和模糊综 合评价法的装备维修保障效能进行评估。根据模糊综合评价法,构建导弹武器装备维修保障效能评价模型,利用层 次分析法确定评价指标权重,综合分析完成维修保障任务的保障效能,评估出导弹武器装备维修保障体系中各要素 的能力水平,并对模型进行求解验证。计算结果表明,该方法可有效地对导弹武器装备维修体系的维修效能进行定 量评估。