基于部分战损情况下的导弹武器系统可用度分析

对复杂战场条件的导弹武器系统可用度评估进行了研究。假定部件的寿命服从指数分布,修理时间和保障延误时间均服从任意分布,并且修理设备服务期服从指数分布,其更换时间服从任意分布的情况下,利用马尔可夫更新过程理论和拉普拉斯变换工具,建立了考虑技术阵地设备部分战损情况下和具有保障延误的串联可修导弹武器系统可用度模型,并进行了验证。算例结果与前期仿真结果吻合,验证了模型的可行性,为非马尔可夫型系统的可用度分析提供了有效的方法。     

基于更新过程的导弹武器系统可用度分析

针对在导弹武器系统可用度评估中,各时间参数分布不完全服从指数分布,且不能用马尔科夫过程来分析的缺点,利用更新过程,建立考虑保障延误的串联可修导弹武器系统的可用度模型,并进行实例应用。结果表明:算例结果与前期仿真结果吻合,验证了模型的可行性,可为非马尔科夫型系统的可用度分析提供有效方法。     

基于加速因子的退化型产品可靠性评估方法

基于退化轨迹的方法是退化型产品进行可靠性评估的主要方法。针对传统退化轨迹方法在确定产品寿命分布类型方面存在的不足,提出了基于加速因子的统计分析方法。此方法通过加速因子把各加速应力水平下的伪寿命值折算到正常工作应力水平下,利用全部折算值使用Anderson-Darling拟合优度检验方法确定最优寿命分布类型,然后进行可靠性统计推断。使用某型电连接器的加速退化试验数据对提出的方法进行了使用说明和应用验证,对该型电连接器进行了可靠性评估,得出平均寿命为400727 h。     

新型导弹武器系统瞬时可用度波动分析与优化方法研究

研究研制及使用初期导弹武器系统瞬时可用度的波动及最优控制问题。定义了瞬时可用度的概念和量化指标,基于分层组合思想,建立了导弹武器系统瞬时可用度评估模型。分析了波动的产生机理,构建了最小可用度振幅和最小可用度发生时间等刻画波动的函数,提出了瞬时可用度波动的分析方法,并对波动的不确定性进行了仿真分析。在此基础上,利用仿真粒子群的优化算法,对最小可用度振幅和最佳预防性维修计划进行优化,通过实例分析,验证了模型和算法的有效性。     

导弹武器系统可用度建模方法研究

分析了导弹武器系统可用度模型的分类和建模过程中遇到的关键技术,利用随机过程理论和离散事件仿真方法,从不同角度,建立了用于可用度评估的马尔科夫模型、更新过程模型、离散事件仿真模型和人工神经网络模型。通过对模型的分析,确定各自的适用范围,并从评估精度和评估效率两方面进行比较,结论表明,基于更新过程和离散事件仿真的方法适合于导弹武器系统可用度建模。该方法为导弹武器系统可用度评估提供了新的思路。     

RBF神经网络在导弹武器系统的可用度预测中的研究

根据导弹武器系统使用可用度的特点,提出基于导弹武器系统影响因素的使用可用度数学模型。由于模型函数难以确定的问题,因此采用RBF神经网络实现对模型函数的逼近,从而实现对导弹武器系统的使用可用度的预测。     

水面舰艇设计定型试验项目规划与实施研究

为满足海军战斗力生成模式转变和新型作战力量建设的需求,立足新型水面舰艇设计定型试验实践,系统分析了我国海军舰艇装备研制程序、试验类型、特点和发展需求,从总体性能、综合特性、作战能力和保障能力等方面规划了新型水面舰艇设计定型试验的项目体系,探讨了试验组织实施的阶段划分、模式方法、管理要素和节点流程,提出了基于装备性能、作战能力和作战效能的评估方法和流程,为海军新型水面舰艇设计定型试验的顶层设计和创新实践提供技术支撑。     

导弹退化故障预测方法研究

对导弹退化故障预测方法进行了研究, 对测试数据进行统计推断, 确定了测试数据的分布规律, 并针对导弹测试数据分布参数存在小样本、非线性等特点, 应用最小二乘支持向量机预测算法对测试数据的分布参数进行预测, 确定了测试数据未来某一时刻的分布函数, 进而建立了导弹退化故障预测模型,得出了导弹未来一段时间内的退化故障概率。通过实例分析, 验证了退化故障预测模型的合理性。     

导弹推进系统贮存寿命预测技术与仿真系统开发

针对导弹推进系统的贮存环境恶劣严酷,特别是对结构可靠性要求较高的实际,提出导弹推进系统寿命预测原理,采用修正的Arrhenius方法和GM-BP组合方法,分别建立了发动机装药寿命预估和推进系统贮存寿命预测模型。在此基础上,开发了导弹推进系统贮存寿命预测软件,并进行实例仿真,验证了模型的有效性。依据仿真结果,工程技术人员可以发现潜在的故障模式,制定出相应的贮存期维修检测计划与策略,提高贮存可靠性,延长其寿命。     

用旋转不变技术实现互耦和通道不一致的联合抑制简

The performance of subspace estimation algorithms degrades substantially in the presence of mutual coupling and channel discord by the perturbance of the steering matrix. Classical self-calibration algorithms need multidimensional search, optimization and iteration, and large calculation quantity. In order to avoid these shortcomings, a novel joint calibration algorithm using rotational invariance techniques is proposed in this paper. Two sub-arrays' steering matrix can maintain the rotational invariance property in the presence of array errors by switching channels and selecting sub-arrays according to the characteristic of the mutual coupling matrix. So, the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm is applicable to mutual coupling and channel discord scenarios. The algorithm requires neither searching the spectrum peak nor estimating error parameters, and the calibration of array errors does not need an additional calculation quantity. Simulation results show that the proposed algorithm can restrain mutual coupling and channel discord. The performance of the algorithm is equivalent to the performance of the standard ESPRIT algorithm without errors.