电发火系统感应电流测试方法研究

对电发火系统在电磁环境下的感应电流测量采用一种新型的白光干涉型光纤测温仪。通过测量电发火系统中电火工品桥丝在电磁环境下温度的变化,利用桥丝温度和感应电流的关系,测量出桥丝上的感应电流,进而对弹箭系统进行电磁环境效应评估。     

基于FAHP的岸防炮兵雷达作战效能评估分析方法

针对岸防炮兵雷达的特点和作战任务,从探测能力、定位能力、数据处理能力、目标识别能力、抗干扰能力、可用性、可靠性和生存能力8个指标层,建立岸防炮兵雷达作战效能评估的层次结构体系,并确定了指标体系综合指标的随机性和模糊性,运用模糊层次分析法对雷达效能进行综合评估,给出了确立各因素权重的方法.为该雷达作战使用提供了辅助决策的依据.     

陆军武器装备综合集成体系的系统效能评估模型

陆军武器装备综合集成体系的系统效能评估是体系建设的的重要内容．给出了基于ADC方法研究的陆军武器装备综合集成体系的可用性和可信性定量评估模型，并结合应用示例评估了两种作战模式下某防空系统的作战能力和系统效能，通过评估结果的比较分析，验证了所建模型的有效性。     

战场态势感知系统评价方法?

战场态势感知系统主要由传感器系统、通信系统以及其他分系统构成，是现代战争系统的基础组成部分。由于战场态势感知活动广泛作用于物理域、信息域和认知域，相关评价研究面临诸多困难和挑战。在介绍战场态势感知系统相关概念的基础上，重点对其评价方法的研究现状进行了综述，并对不同评价方法的特点进行了分析比较，最后，指出了战场态势感知系统评价方法有待进一步研究和解决的问题。     

基于模糊层次分析法的雷达导引头干扰效能评估

为评估对主动雷达导引头的干扰效能,结合导引头工作原理和功能特性,运用模糊数学理论,构建了对雷达导引头干扰效能进行评估的指标体系,建立了二级模糊评判模型,采用正态分布形式构造隶属函数,并利用指数标度的层次分析法(AHP)确定各因素的权重,使得判断矩阵的一致性指标得到改善,实现对雷达导引头的量化评估。最后选择噪声干扰为例进行模糊综合评判,实例分析结果表明该雷达导引头干扰效能模糊评判模型具有实用性,其评估结果可为干扰措施的选择提供参考。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

基于模糊综合评判与作战模拟的作战方案评估

针对战役战术作战方案综合优选评估，科学辅助指挥员快速定下作战决心的问题，提出了一种基于模糊综合评判和作战模拟仿真相结合的作战方案综合评估方法，设计了作战方案评估指标体系和综合效用评估模型，通过静态运筹分析评判作战方案核心要素，动态模拟仿真评估作战行动效果，达到了评估作战方案的目的。最后通过实例验证了该方法模型的可行性，为指挥员科学指挥决策提供有力支撑。     

基于粗糙集的武器装备体系贡献度评估方法

有效评估体系贡献度，是武器装备发展论证、作战试验开展和作战使用保障的一项基础性工作。分析了武器装备体系贡献度的概念内涵，构建了武器装备体系贡献度评估指标体系，给出了基于粗糙集的武器装备体系贡献度评估模型与步骤，并进行了算例评估与验证分析。研究工作表明，粗糙集评估法较好地解决了评估数据少、模糊或者不确定的问题，对难以完全量化系统的武器装备体系贡献度评估提供了新的解决思路与具体方法。     

“马赛克战”对装备体系试验鉴定的启示

自2017年8月DARPA公布“马赛克战”作战概念以来，世界各国都高度关注这一新型作战概念，学者们对“马赛克战”的研究也逐渐走向深入。本文首先从国际形势、美军装备特点、人工智能技术等方面分析了“马赛克战”的提出背景，回顾了其发展历程，剖析了其概念内涵，并从三个角度分析了其主要特点。接着着眼未来，从革新理念、鼓励创新、形成质变等视角探讨了“马赛克战”对装备体系试验鉴定领域未来发展方向的启示，重点论述了装备体系试验鉴定要向全智能作战体系试验鉴定方向发展的观点。最后聚焦当下，阐述了现阶段试验鉴定工作应重点关注动态互联互通性测试、互操作能力验证、新型仿真试验技术、系统自主能力等级评估及决策可解释性评估等五个方面的内容。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。