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11.
试论武器装备的效费比分析 总被引:4,自引:0,他引:4
运用价值工程(VE)方法分析武器装备,称效费比为价值。按照杜佩(Dupuy)的方法,把武器装备的效能转化为“战斗效能值”(OLI),又计算出了武器装备的全寿命费用,然后将2者加以对比,获得效能—费用的最佳组合,同时提出了选择武器装备系统的定量分析方法。这些对于提高我国国防经济效益,具有一定的指导和借鉴意义。 相似文献
12.
针对寿命预测模型迁移问题,提出了一种长短周期记忆网络微调(long short-term memory fine tune, LSTM-fine-tune)的迁移模型,利用理想条件下的试验数据对模型进行训练。在迁移过程中,对部分LSTM网络层进行冻结,利用实际服役环境下的数据对网络其他部分进行修正。为验证模型的泛化能力,采用不同相位与幅值的正弦函数生成数据,通过学习数据获取正弦函数的经验知识,并应用至其他正弦函数的回归,结果表明LSTM-fine-tune模型能够快速拟合,平均均方误差仅为1.033 5,明显低于直接预测误差1.536 8。为通过实际监测数据检验本方法泛化能力,分别获取了试验条件下与实际服役环境下氧气浓缩器的数据,对模型的泛化能力进行验证。结果表明,迁移后训练集预测精度提高了43.0%,测试集预测精度提高了20.2%。 相似文献
13.
In this article, we discuss the optimal allocation problem in a multiple stress levels life‐testing experiment when an extreme value regression model is used for statistical analysis. We derive the maximum likelihood estimators, the Fisher information, and the asymptotic variance–covariance matrix of the maximum likelihood estimators. Three optimality criteria are defined and the optimal allocation of units for two‐ and k‐stress level situations are determined. We demonstrate the efficiency of the optimal allocation of units in a multiple stress levels life‐testing experiment by using real experimental situations discussed earlier by McCool and Nelson and Meeker. Monte Carlo simulations are used to show that the optimality results hold for small sample sizes as well. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007 相似文献
14.
疲劳裂纹扩展寿命评估的关键是要有适宜的疲劳裂纹扩展公式。通过对McEvily公式的深入研究,综合考虑弹塑性行为的影响、裂纹的闭合效应,并对曲线斜率进行“最小二乘法”拟合,得到了改进的McEvily公式。采用某航天发射塔架A3钢的疲劳裂纹扩展数据进行分析验证,得出McEvily改进公式对疲劳裂纹扩展寿命具有更强的评估能力。 相似文献
15.
基于虚拟样机的坦克承载零部件疲劳寿命预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
坦克承载零部件的疲劳失效是其主要的失效形式,疲劳寿命的预测一直是装备设计、研制、验证和使用过程中的重要问题之一。利用虚拟样机技术,建立履带车辆刚柔体耦合模型,通过在一定任务剖面下车辆虚拟试验,测试其承载零件的载荷谱,结合疲劳寿命分析技术,进行疲劳寿命预测,并给出计算实例,预测的寿命与实际使用情况相符合,表明提出的坦克承载件疲劳寿命预测方法是一种高效、实用的新方法。 相似文献
16.
17.
Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system 下载免费PDF全文
We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献
18.
19.
20.
In this article, we study aging properties of parallel and series systems with a random number of components. We show that the decreasing likelihood ratio property is closed under the formation of random minima. We also show, by counterexamples, that other aging properties are not closed under the formation of random minima or maxima. Some mistakes in the literature are corrected. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 238–243, 2014 相似文献