基于反正切函数的测试性分配方法

针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。     

基于改进克隆选择算法的复杂系统测试选择

为了解决复杂系统测试优化选择问题,提出了一种基于改进克隆选择算法的测试选择方法.该方法针对测试选择问题的具体特点,对基本克隆选择算法进行了以下改进:采用二进制编码方式进行抗体编码,选用加性分段函数形式构建亲和度函数,利用混沌搜索优化初始种群的生成方式,并引入免疫网络的抗体抑制操作对抗体种群进行预处理.最后,以某实际系统为例进行了算法验证,实验结果表明:该方法搜索效率高,具有很强的全局和局部搜索能力,可有效解决复杂装备系统测试性设计中的测试优化选择问题.     

基于改进遗传算法的测试性优化分配方法

测试性优化分配是在测试性分配中合理配置各项测试资源,以满足测试性分配要求和资源约束条件。一般的遗传算法存在最优解不易求解、初始参数值不易设置等缺陷,因此,为了更加高效合理地进行测试性优化分配,在传统遗传算法中引入迁移技术来优化遗传迭代过程,并运用AHP法对算法初始参数进行调整,从而提出了基于改进的遗传算法的测试性优化分配方法。算例分析表明该方法可快速有效地求得测试性优化分配问题的最优解。     

装备再制造性指标分配

再制造性设计是装备再制造工程的重要组成部分,是实现退役装备易于再制造的可靠保证,而再制造性指标分配是再制造性设计的重要内容,它能够保证所要求的指标科学地分配到装备各零部件,实现装备再制造效益的最大化。探讨了再制造性指标分配的相关概念及其再制造性指标分配程序,并提出了几种可行的再制造性指标分配方法,为装备的再制造性设计提供了有效的技术支撑。     

陆军导弹武器系统测试性研究

针对陆军导弹武器系统的特点,论述了系统测试性和系统测试性设计的基本概念,在解释它们内涵的同时,说明了如何从本质上理解它们在导弹武器系统全寿命周期中的重要作用。为了保持系统的良好测试性,从定量和定性两个方面提出了测试性设计的基本要求,研究了提高系统测试性的主要方法。     

线性系统测试矩阵优化

研究了工程中常见的线性系统循环指数为1(即其约当标准形不同的约当块不出现重根)的情况下测试矩阵优化的方法.通过将系统矩阵变换为约当标准型,能够简单地判定测试矩阵能否保持系统可观测.采用该方法可以在保持系统可观测的情况下,简单而直观地获取系统测试代价最小的测试策略.例子表明,该算法在工程上易于应用.     

联合火力打击火力分配方案优化方法研究

联合火力打击火力分配方案的优化问题,是当前国内外亟待研究的重大课题。从思维机制出发,以多时段计划思想为基础,在综合考虑了时段、作战损耗、天气情况、防御情况以及电子对抗等众多因素的基础上,利用线性规划方法给出了一种较为有效的联合火力打击火力分配方案的优化方法,并探讨了有关的数据筛选问题。     

装备层次测试性建模分析方法

大型电子装备具有集成化、模块化、层次化的特点,测试诊断困难,因此,提出一种层次测试性建模分析方法。装备的测试性要素进行层次性划分,分析并确立层内关系和层间关系,建立装备的层次测试性模型。依据该模型可对装备的不同层次进行测试性建模和诊断分析,通过层内关系可将故障隔离至本层模块,使用层间关系对故障模块继续深入诊断,将故障隔离至底层部件,实现层次化的诊断设计;在维修级别中诊断的故障层次发生变化时,故障的层次性能够灵活地对这一情况进行建模。以某装备为例进行分析,验证了该方法的适用性及有效性。