基于系统间相似的引信贮存寿命预计

在提出相似理论的基本原理的基础上，着重介绍了权重值的计算方法，进而给出了系统相似度的概念和公式。并通过实例探讨了利用相似理论计算引信相似度精确值的可能性及在具体计算过程中需要考虑的一些问题。最后给出了引信可靠贮存寿命预计的基本方法。     

数值形状变权融合的制导系统仿真可信度评估

研究制导系统动态仿真结果可信度评估,针对相似度方法在工程应用中的问题,综合数值特征和形状特征,提出了分段变权的数值相似度和形状相似度二者融合的仿真可信度评估方法;首先,将动态仿真结果划分为关键时间区域和非关键时间区域,提出了非齐次指数加权和幅值加权相结合的相似度权函数;然后,用新的权函数按区域分别计算数值可信度和形状可信度,并对二者进行融合,给出综合相似度;最后应用实测数据进行了验证;实践表明,此方法仿真评估结果更可信。     

基于关键参数的火炮动力后坐模拟相似度评估

针对以液压为动力源的火炮后坐模拟试验方法是否与实弹射击相似的问题,提出了基于关键参数的模拟相似度评估方法。根据火炮结构原理及运动特性,选取最大后坐位移、最大后坐速度等5个关键参数为相似元,采用对比最值的方式计算各关键参数的相似度值,采用区间层次分析法计算各关键参数的权重系数,最后开展模拟相似度评估。评估结果验证了该试验方法的有效性,为动力后坐模拟试验装置的进一步应用提供了可靠依据。     

一种交互合成的目标身份识别方法

针对D-S证据理论(Dempster-Shafer theory,DST)中Dempster组合规则在处理高冲突证据时的不足,以及DSm理论(Dezert-Smarandanche theory,DSmT)在处理低冲突证据时置信度降低的问题,文中提出了DST与DSmT交互合成的目标身份识别方法。该方法先计算证据相似度,然后根据相似度对DST与DSmT交互合成,从而自适应处理证据。算例结果表明了该方法可以有效提高目标身份识别的准确性。     

基于案例推理的型号研制项目风险评估系统

基于案例推理的型号研制项目风险评估系统,其案例推理包括风险案例录入、案例检索计算、相似案例匹配、用户确认及更新风险案例.系统使用相似性隶属度算法,对风险案例库中的案例进行相似案例检索计算.即首先对相似性主、客观因素分别进行相似隶属度分析,再将各因素的相似隶属度进行合成,最后与事先确定的阈值进行比较,由此判断出相比较装备是否相似.     

基于相似度的无线电引信抗干扰能力量化表征方法

为有效量化无线电引信的抗干扰能力,在定义无线电引信目标函数的基础上,提出基于相似度的无线电引信抗干扰能力量化表征方法。对正常目标回波进行分析,确定引信的目标函数,并以此为参考信号,计算不同信息型干扰作用下引信收发相关信道输出信号的相似度,若某种信息型干扰作用下获得的相似度的值越小,则引信抗该种信息型干扰的能力越强,反之越弱;以某对地连续波多普勒引信为例,对此方法进行验证。计算实例表明,该方法客观、合理,具有可操作性,可量化对比不同干扰作用下引信的抗干扰能力。     

基于多影响因子和重要度的故障样本优选

针对测试性试验故障样本选择时影响因子考虑不全面、抽样方法工程应用性不强、影响因子权值主观性较强等问题,提出基于故障模式多影响因子和重要度的故障样本优选方法。在分析基于多影响因子抽样必要性的基础上确定了故障模式影响因子,并提出了基于PageRank的传播强度计算方法;提出了基于信息熵的相似度和基于相对比较关系的支持度计算方法,采用博弈决策方法确定了影响因子权值,实现了基于相对重要度的故障样本优选。将该方法应用于某装备控制系统的测试性验证试验,结果表明：故障样本优选方法能降低单次试验评估结果的随机性;样本选取时综合考虑多种影响因子和既客观又满足试验双方要求的影响因子权值,更符合测试性试验需求,选取的故障样本更合理。     

基于Tate简化侵彻模型的率相关相似律研究

为优化靶板抗侵彻相似试验,应用在流体动力比拟基础上提出的修正Tate简化侵彻模型,基于相似理论,得到了弹体侵彻靶板同时考虑弹体、靶板应变率效应时的相似律的一般形式.利用工程计算方法进行了系列计算和分析.结果表明:同时考虑弹体、靶板应变率影响时,所谓侵彻问题的几何相似律并不完全成立,随着缩尺比的增大,这种现象愈加明显.对计算结果进行拟合,得到了修正的几何相似律公式.     

相似集成法在武器系统作战需求评估中的应用

介绍了Hsu的SAM法和Lee的OAM法的群一致度计算方法是以梯形模糊数代表专家意见为基础进行计算的,并分析了这两种方法存在的不足．在此基础上,运用基于相等期望值的相似集成法对梯形模糊数进行计算来解决群决策意见一致度计算问题,该方法既可以保留两种方法的计算思想,又可以提高计算结果的精度．最后通过武器系统作战需求评估范例计算验证了该方法的可行性与有效性．     

基于相似度的双搜索运动多目标识别方法

文中提出了一种基于相似度的粗精双搜索运动多目标识别方法.在粗搜索阶段,基于距离相似度准则,根据位置特征,预测下一时刻目标可能出现的区域;在精搜索阶段,基于几何相似度准则,根据形状特征,找出粗搜索区域内形变最小的目标跟踪.实验结果表明该方法可快速、准确地从多目标中识别出待跟踪的目标,并对其进行稳定跟踪.