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11.
在雷达维修保障系统效能实际评估中,各项指标的参数通常以定性描述的形式来获得,模糊性和随机性较强。为了合理地处理模糊性、随机性以及定性描述与定量描述的关系,引入云重心评价法,提出一种基于多级云重心评价的雷达维修保障系统效能多级评估方法,得到了评估结果。该方法可以对各项指标进行优劣排序,评估结果较好地显示了当前系统效能的状态。  相似文献   
12.
针对雷达装备RMS(可靠性、维修性、保障性)参数体系研究中出现的完备性问题和针对性问题,分析了雷达装备的任务需求,研究了雷达装备RMS参数选取的原则,按RMS综合参数、RMS单项参数(可靠性参数、维修性参数、测试性参数)、保障系统及保障资源参数5类,建立了雷达装备RMS参数体系.在此基础上,重点对参数之间的相互关系进行了图形化描述,对影响雷达装备任务完成的关键性参数进行了建模.该参数体系及参数间相互关系的说明可为雷达装备RMS要求论证提供依据.  相似文献   
13.
针对雷达遭受高功率微波武器攻击时容易损伤的问题,理论分析了雷达最远防护边界和雷达天线增益及接收机限幅器能力的关系,从空间滤波的角度,对比了反射面雷达和有源相控阵雷达抗前门耦合攻击的能力。分析得出只有高功率微波武器处于反射面雷达天线的主瓣范围附近时,对其前门耦合攻击效果才强于有源相控阵雷达;反之,要弱于有源相控阵雷达。由于反射面天线雷达主波束很窄,造成攻击的时机很短,所以反射面雷达在面对高功率微波武器时防护能力更强。  相似文献   
14.
任意寿命分布下k/N(G)系统定时维修决策模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对大型k/N(G)系统维修保障特点,提出了一种定时维修策略。以系统使用可用度为约束条件,以系统期望维修费用率最小化为优化目标,建立了任意寿命分布下k/N(G)系统定时维修优化模型,并提出了一种求解模型的数值迭代算法。实例分析表明,该模型既能计算定时维修策略下k/N(G)系统使用可用度和期望维修费用率,又能确定最佳的定时维修间隔期和最佳的换件维修人数,可为k/N(G)系统预防性维修提供决策支持。  相似文献   
15.
针对现有雷达装备通用质量评估方法中存在评估指标选取主观性强、定性定量指标不能有效融合的问题,提出了一种基于熵权法和云模型的评估方法。总结了雷达装备通用质量评估指标体系的构建方法和流程,并在此基础上建立了全面、易量化的指标体系;基于熵权法比较评估了指标之间的区分度,筛选出了对评估结果影响突出的指标,实现了评估指标的约简;利用云模型将定性定量指标有机融合得到综合评估云模型,通过云相似度算法确定评估质量等级。通过实例计算,验证了本方法的合理性和可行性,为不同型号雷达装备通用质量特性的优劣比较提供了一种新的思路。  相似文献   
16.
雷达装备的保障性评价中的信息量少且信息具有模糊性和不确定性,灰色系统理论是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法.为了对雷达装备保障性进行评估.采用模糊白化灰色关联模型,在定性指标模糊白化的基础上对雷达装备保障性进行灰色关联分析,得到可靠性较高的评估结果,该模型对提高雷达装备保障性评估结果的准确性和改进雷达装备的保障性工作具有指导意义.  相似文献   
17.
通用自动测试系统(ATS)体系结构及关键技术   总被引:7,自引:0,他引:7  
自动测试系统(ATS)的出现为复杂装备系统的测试诊断开辟了一个新途径,它正朝着标准化、模块化、通用化方向发展.针对目前通用ATS不能通用的问题,研究了ATS的结构组成,描述了通用ATS的逻辑模型,然后就ATS通用化所涉及的关键技术进行了深入探讨,最后从工程应用的角度阐述了通用ATS的集成开发过程.  相似文献   
18.
作为LXI总线测试平台的具体应用,针对雷达整机性能参数测试的需要,成功地研制了基于LXI总线的雷达性能参数自动测试系统,实现了雷达整机性能参数的自动测试,大大提高了测试效率.该系统具有良好的可扩展性,可方便地应用于多种型号雷达的整机性能指标测试.  相似文献   
19.
基于灰色非线性回归模型的故障预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
20.
雷达系统本身就是一个庞大复杂的系统,而雷达分队的作战能力评估涉及的指标因素更是众多且难以量化,作战能力评估的关键是建立作战能力评估指标体系,在参考众多专家意见的基础上建立了评估指标体系,并运用特尔斐法确定了各指标的权重,最后运用改进的模糊综合评估法对雷达分队的作战能力进行了量化评估,该模型对雷达分队作战能力的评估有很强的实用性.  相似文献   
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