雷达网抗干扰性能综合评估指标

如何对雷达网的抗干扰性能进行评估一直是国内外的研究热点之一。从雷达网的战术功能总体需求出发,指出可以根据雷达网在干扰前后的情报信息提供能力的变化来进行评估,然后结合对雷达网内部影响其抗干扰性能的各因素分析,并考虑到外场实际开展对雷达网抗干扰性能试验评估的需求,在现有评估指标的基础上,提出用于综合评估雷达网抗干扰性能的指标。     

炮射导弹飞行可靠性试验法研究

结合炮射导弹的性能特点 ,研究分析了传统的飞行可靠性试验法的不足 ,提出了炮射导弹飞行可靠性试验的寿命型定时截尾指数分布新方法 ,该方法的应用使试验的方法更为可行 ,结果更为合理     

软件可靠性考核试验方法研究

分析了软件可靠性考核的时机 ,提出了软件可靠性的验证试验方法 ,并对基于经典方法和 Bayes方法的无故障运行考核方法进行了研究     

应用虚拟检测技术开发的舰艇机电设备通用测试分析仪

针对舰艇机电设备复杂 ,需要监测的参数数量大、种类多等实际情况 ,研制了一种通用测试分析仪 .该仪器采用虚拟检测技术 ,功能全面、携带方面、经济可靠 ,具有较高的推广价值和应用前景 .     

舰船电缆热老化寿命的研究

介绍了某船用电缆热老化寿命研究的有关试验和结果分析．对电统绝缘材料失效的判断、机械性能变化的预测,以及如何根据电缆的负载情况和周围的环境温度确定绝缘材料的老化温度等,提出了相应的观点和方法．     

一种由分抗干扰效果推出合成抗干扰效果的方法

提出了一种在外场雷达对抗试验中,由多部具有分抗干扰措施的雷达的抗干扰效果推出某种具有综合性抗干扰措施的雷达的合成抗干扰效果的方法,以在不具备该种雷达的情况下,用多部具有分抗干扰措施的雷达来代替它作为被干扰对象,在外场进行干扰机对其干扰的干扰效果试验检验。     

战术导弹连射试验测控软件关键技术

针对导弹的多发连射试验,在单发导弹飞行试验实时测控软件系统的基础上,研究了I/O缓冲设置、多发射信号的接收与识别、第n发导弹数据处理时机等关键技术.解决了研发用于战术导弹连射试验测控软件系统中的多项难题,使得靶场实时测控软件系统能够满足多发导弹连射试验的航区安全控制需要.     

液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统

为了提高液体火箭发动机涡轮泵的安全性,降低其故障带来的破坏性,设计了某型液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统(TP HMS),工程实现了TP HMS的测试硬件子系统、实时故障检测子系统、试车后数据分析子系统和实时数据库支持子系统等,讨论和分析了TP HMS的功能和执行流程,然后利用历史试车数据与转子试验平台数据对TP HMS中的多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)进行了离线和实时在线验证;利用自适应时频谱对测试数据作进一步的分析。结果表明,MATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力;自适应时频谱能有效抑制时频交叉项的干扰,准确给出故障信号的时间和频率信息。因此,TP HMS适合于液体火箭发动机涡轮泵健康状态监控。     

跳频电台自动测试系统设计

目前跳频电台的最好的检测方式是采取综合测试系统代替传统的测试仪器。以采样定理为基础,通过对三种跳频电台采样方案的比较得出结论,黑盒中频数字化方法是目前最合理的选择。给出了基于PCI总线构建跳频电台自动测试系统的硬件平台和软件测试方法。跳频电台自动测试系统可以完成对跳频电台指标的测试,并具有通用性。     

A model to predict the residual life of aircraft engines based upon oil analysis data

This paper reports on a study using the available oil monitoring information, such as the data obtained using the Spectrometric Oil Analysis Programme (SOAP), to predict the residual life of a set of aircraft engines. The relationship between oil monitoring information and the residual life is established using the concept of the proportional residual, which states that the predicted residual life may be proportional to the wear increment measured by the oil analysis programmes. Assuming such a relationship between wear and the residual life exists, we formulated a recursive prediction model for the item's residual life given measured oil monitoring information to date. A set of censored life data of 30 aircraft engines (right censored due to preventive overhaul) along with the history of their monitored metal concentration information are available to us. The metal concentration information includes many variables, such as Fe, Cu, Al, etc.; not all of them are useful, and some of them may be correlated. The principal component analysis (PCA) has been adopted to reduce the dimension of the original data set and to produce a new set of uncorrelated variables, which we shall use in the prediction model. The procedure associated with estimating model parameters is discussed. The model is fitted to the actual SOAP data from the aircraft engines, and the goodness‐of‐fit test has been carried out. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.