并行系统可扩性分析研究

分析了几种已有的可扩性分析模型 ,并对传统的时间受限与存储受限加速比定律作了新的解释。在此基础上 ,概括出了可扩性分析的本质 ,定义了一类一般意义下同构机器与并行算法组成的并行系统的可扩性模型 ,并由此出发 ,提出了三种新的可扩性模型 :等平均I/O需求模型 ,等平均通信需求模型和等利用率模型。最后探讨了工作站机群与并行算法组成的并行系统的可扩性分析。     

Bayesian testing strategies for software with an operational profile

We consider a software reliability model where the failure rate of each fault depends on the specific operation performed. The software is tested in a given sequence of test cases for fixed durations of time to collect data on failure times. We present a Bayesian analysis of software failure data by treating the initial number of faults as a random variable. Our analysis relies on the Markov Chain Monte Carlo methods and is used for developing optimal testing strategies in an adaptive manner. Two different models involving individual and common faults are analyzed. We illustrate an implementation of our approach by using some simulated failure data. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48:747–763, 2001     

火用分析在设计舰用燃气轮机中间冷却器中的应用

介绍了中间冷却器的选型,并用火用分析法来确定中间冷却器流体的进出口温度.计算结果表明,由此方法设计的中间冷却器火用损失较小.     

核动力装置热工水力运行分析程序中的堆芯物理模型

提出了一套用于微机版船用核动力装置热工水力运行分析程序的堆芯物理模型 ,该模型既能较逼真地描述实际的物理过程 ,又能满足运行实时性要求和运行监督所要求的计算精度     

舰艇智能化管理系统探讨

针对舰艇装备自动化程度的日益提高 ,结合智能化管理系统 ,在具体分析舰艇各个系统的基础上 ,采用结构优化模式 ,提出了总体结构方案 ,并对关键技术的应用加以讨论     

提高装备战备完好性的新举措——综合诊断

介绍了国外正在发展的一种提高武器系统战备完好性的新设计与管理思想和采取的措施一综合诊断,对其涵义、特点、实施途径和诊断方案作了简要说明,对综合诊断的权衡方法进行了深入的研究,并开发出了综合诊断权衡辅助程序,指出了在我军开展综合诊断工作的必要性并提供了几点建议。     

装甲车辆使用与保障费用的指数回归模型

运用逐步回归和主成分分析的方法,选取了装甲车辆诸多战技性能指标集合中的自变量子集,建立了该子集与使用与保障费用之间指数回归方程组.该模型也可推广应用于装甲车辆综合性能的评估.     

基于正交设计的雷达实战要素敏感性分析方法

分析雷达对复杂战场环境中诸多因素敏感性大小,在雷达对抗和效能评估技术中具有重要作用。提出了一种基于正交设计的雷达敏感性分析方法,该方法采用正交设计的思想进行仿真试验设计,并用方差分析法进行试验数据的统计分析,具有仿真试验数据样本需求量少,多因素敏感性定量分析速度快等特点,克服了传统分析方法参数较多时计算量大的缺点。最后给出了该方法在远距离支援干扰条件下的应用实例,雷达敏感性分析结果验证了该方法的有效性与可行性。     

同类防空武器多层防御部署分析

在现代防空中,经常是防空武器多层部署进行防空,故需要对防空武器多层防御部署进行分析.针对同类防空武器多层防御部署的问题,运用排队论,建立了防御体系射击效能的数学模型.按照模型,通过实验仿真,对计算得到的实验数据进行分析,推测出同类防空武器的部署规律,并对防御体系应部署的适宜层数进行了一定的讨论.通过理论推导,证明了部署规律的正确性.最后建立了需求分析模型,运用部署规律对模型进行求解,通过对实例进行计算,给出了求解的基本步骤.     

Testing or fault-finding for reliability growth: A missile destructive-test example

A new piece of equipment has been purchased in a lot of size m. Some of the items can be used in destructive testing before the item is put into use. Testing uncovers faults which can be removed from the remaining pieces of equipment in the lot. If t < m pieces of equipment are tested, then those that remain, m₁ = m − t, have reduced fault incidence and are more reliable than initially, but m₁ may be too small to be useful, or than is desirable. In this paper models are studied to address this question: given the lot size m, how to optimize by choice of t the effectiveness of the pieces of equipment remaining after the test. The models used are simplistic and illustrative; they can be straightforwardly improved. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 44: 623–637, 1997