柴油机磨损寿命的灰色马尔柯夫模型预测

基于灰色系统理论,将灰色ＧＭ（１,１）预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型,拓宽了灰色预测的应用范围。特别地,这种模型的预测结果比其它随机波动性较大的数据到模型的预测结果精确得多。对柴油机磨损寿命进行预测,取得了令人满意的结果。     

利用灰色理论与时间序列探讨我国物价指数的发展变化

本文根据装备建设的需要,对物价指数的变化进行了研究,首先依据原始数据利用灰色理论建立预测模型,在分析模型精度基础上,提出了灰色时间序列模型,使模型精度得到提高。并根据我国物价指数变化的特点,进一步建立了上包络线模型．使本文更具实际意义。     

地面慢速移动目标轨迹预测方法

在预测期较长的情况下,不确定因素将增加,对地面慢速移动目标轨迹预测的结果可能偏差较大.为了检验和提高预测结果的准确度,克服单一预测模型的不足,提出了一种改进灰色预测模型结合轨迹点转移概率的综合预测方法.通过引入缓变因子,并对原始数据进行自然指数变换,改进的灰色GM(1,1)模型能够控制其发展系数,提高灰色预测模型本身的精度.为了进一步检验预测结果,利用当前统计模型和分段整合的思想,并采用目标加速度截断正态概率密度模型,建立了轨迹点转移概率分布模型.仿真结果表明,该方法能够达到提高和保证预测精度的目的.     

基于灰色系统理论的目标方位估算及应用

针对潜艇作战过程中依据目标方位变化判断战场态势的军事需求,根据灰色系统理论,以实测目标方位序列为原始数据,建立GM(1,1)模型,深入挖掘其内在规律性,对目标方位序列的变化趋势进行科学分析,并估算未来时刻目标方位,用于战术态势判断、检验目标运动要素解算和战术绘算的准确性,以及干预目标运动要素解算,以期望利用有限的数据,获得最大限度的信息,为潜艇指挥员提供决策支持。     

国防支出分析中时间序列价格换算方法与应用

动态时间序列数据是计量经济建模过程中应用最广泛的数据来源之一,其数据的可靠性与否,影响到计量经济建模与分析质量。国防支出的时间序列数据往往是以价值形态出现的,包含了价格因素,而同一件军事物品在不同年份的价格是不同的,这就造成样本数据在不同样本点之间不可比,需要对原始数据进行调整,消除不可比因素,方可作为模型的样本数据。价格指数调整方法通过按不变价格计算的时间序列价格换算和多重不变价格换算方法,利用国民经济中的CPI指数和GDP缩减指数以剔除国防支出的价格变动因素,能消除不同时间段统计数据的非可比性,较好地保证计量分析中的样本数据质量。     

基于灰色马尔科夫理论的体能训练效果预测与评价模型

将灰色理论与马尔科夫理论相结合,建立了灰色马尔科夫体能训练效果预测与评价模型,可以反映数据序列的发展趋势,还可缩小预测区间的范围。采用静态与动态相结合的方法,对某学员队五公里武装越野的训练成绩进行评价分析,结果证明灰色马尔科夫预测模型精度高于初级灰色预测模型。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。     

坦克行进间炮耳轴倾斜角预测模型研究

针对坦克行进间具有振荡性的火炮耳轴倾斜角数据,提出了一种改进的灰色预测模型。提出了一种数据变换方法,能够将原始序列处理为正数单调序列,使其符合灰色模型对建模数据的需求;利用小区间的矩形面积和重构模型背景值,并在基于无偏性的准则下研究了重构背景值中的参数与模型参数之间的关系,提出了一个背景值中参数的直接表达式;利用两种参数的关系,构建了改进的灰色微分方程,通过求解得到了优化的预测公式。经过实例分析,改进模型预测结果的平均相对误差为3.53%,能够较为准确地预测炮耳轴倾斜角的变化情况。     

基于灰色Verhulst优化模型的装备研制费用高精度预测

针对装备寿命周期费用中研制费用的高精度预测问题,提出了一种灰色Verhulst优化模型。首先提出了对灰色Verhulst模型参数进行优化的数学规划模型,然后介绍了应用模拟退火算法求解该Verhulst模型,最后结合实例对鱼雷研制费用进行了建模,并进行了模拟有效性比较与分析。理论分析和仿真计算结果均表明,所提优化模型具有更高的模拟和预测精度,且模拟序列与原始序列具有更大的灰色关联度。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法

针对导弹系统技术复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等特点,结合装备的具体情况提出了基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法。该方法首先利用"对数-幂函数变换"对导弹的历史可靠性数据进行处理,提高数据光滑度,然后依据GM(1,1)模型计算得到可靠性预测值和残差,再利用残差建立残差修正模型,得到残差修正值,减少残差对结果的影响,最后利用残差修正值修正可靠性预测值并还原,求得可靠性最终预测值。实例表明,该改进模型对导弹系统可靠性变化的描述比传统模型更加准确有效,预测结果精度更高,为导弹贮存可靠性预测分析提供了一种有效的改进方法,其算法设计推广性强,可作为其他装备寿命预估的重要工具。     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

灰色灾变与回归分析法的航空装备不安全事件预测

为提高航空装备不安全事件的预测水平,减少事故造成的人员和财产损失,将灰色灾变与回归分析方法有机结合,提出一种航空装备不安全事件的组合预测方法。该方法先从数据中找出灾变点(灾变发生的日期),通过建立这些灾变点的灰色灾变模型预测未来灾变点,再对这些灾变点上的值构建灰色预测模型,计算出未来灾变点的灾变值;而对于非灾变点,可建立合适的回归分析模型进行预测。为验证其可行性,在某飞行训练基地的航空装备不安全事件频数的数据基础上,建立了灰色灾变回归组合预测模型,结果表明,模型对2001年~2004年预测的相对误差平均控制在6.87%以内,所建立的组合模型,能够比较客观地反映航空装备安全的未来实际状况。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

Research on Prediction Model for Erosion and Abrasion of Barrel Based on LSSVM

To predict the erosion and abrasion of high bore pressure tank gun barrel, the least square support vector machine (LSSVM) algorithm was used. Based on the gun firing test data, the prediction model for barrel's erosion and abrasion was established. It was adopted to predict the wear increment of gun barrel. The results show that the prediction values given by the model coincide with the measured data better, and the model can predict the barrel's wear accurately and rapidly.     

基于Matlab/Simulink的舰空导弹系统仿真建模

为便于某新型舰空导弹武器系统的作战研究和训练,对其进行了仿真建模研究.根据动态仿真软件Simulink的特点,提出了复杂系统的建模策略.利用面向对象方法,将整个舰空导弹武器系统按功能分成多个模块,将其封装,并充分利用Matlab中的各种现成模块实现复杂的时序及逻辑控制关系,同时在主要的数据计算部分用C语言来开发有关算法.采用某型防空导弹有关数据进行的仿真试验,对所建立的仿真模型进行了校核、验证和确认.结果表明了本文的建模策略和方法以及得到的仿真模型正确合理,仿真结果可信.     

灰色神经网络的鱼雷经济寿命预测

为减少军费开支、降低鱼雷全寿命费用,从经济性角度提出了鱼雷最佳服役年限模型。利用灰色等维新息GM(1,1)模型对鱼雷年度使用维修费用进行预测;采用分组的思想将原始数据分为多组,采用神经网络对灰色模型的预测残差进行修正,以提高预测精度。通过实际算例预测了鱼雷经济寿命,从而证明了模型的实际应用价值。     

装甲车辆发动机汽缸套与活塞环磨损计算模型

为研究装甲车辆发动机汽缸套与活塞环的磨损规律,在总结汽缸套与活塞环磨损计算理论的基础上,通过黏着机理磨损的计算和分析,对基于润滑分析磨损模型、基于瞬态过程理论磨损模型和通用磨损模型3种典型模型的建模思路、求解方法和计算误差等内容进行了比较,确定基于润滑分析的磨损模型作为装甲车辆汽缸套与活塞环磨损研究的计算模型。     

基于赋时Petri网的自动测试系统建模

提出了利用赋时Petri网(Tim ed Petri Net)对自动测试系统建模和性能分析的方法。采用启发式算法,对系统的可达树进行搜索,实现测试序列的优化,不仅降低了计算的复杂度,而且获得了满意的并行度,提高了自动测试系统的测试效率。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。