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1.
针对大型相控阵雷达系统安全性因素多、评价困难的特点,分析并建立了大型相控阵雷达系统安全评价指标体系。提出了一种基于改进模糊层次分析法、熵权法和拉格朗日算法确定综合权重的方法,并建立了雷达系统安全性模糊综合评价模型。以某型大型相控阵雷达系统的安全性评价为例,运用所提方法确定该雷达系统的安全性指标综合权重,并进行安全性综合评价。将该方法与传统AHP评价法进行对比分析,验证了该方法的科学性和合理性。  相似文献   
2.
为了合理评估雷达装备的保障性,提出了基于集对分析的雷达装备保障性评估模型.首先,学习借鉴国内外相似装备保障性参数,建立了适合雷达装备保障性评估的参数体系.在此基础上,运用集对分析方法,对多部雷达装备的保障性进行了评估,并将评估结果与灰色关联分析法的结果进行比较,2种方法排序结论一致,表明了该评估模型的可行性和有效性.  相似文献   
3.
针对大型相控阵天线维修成本高、多部件维修时机难以确定、模型仿真计算困难等问题,提出一种引入区域量化的维修优化模型。建立天线阵列的区域量化模型,将天线阵列维修问题转化成一个由不同区域阵元组成的k/n系统维修优化问题。以使用可用度为约束条件,以单位时间维修费用最小为优化目标,建立引入区域量化的大型相控阵天线多部件视情维修决策优化模型,并通过算例仿真与分析进行了模型验证。结果表明:提出的维修优化模型真实有效,能够很好地解决分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。  相似文献   
4.
为消除技术等级评定中主观因素的影响,将多级模糊综合评判的方法运用于接收机的技术等级评定中。对雷达接收机的技术性能指标进行了层次分类,采用了一种以测试数据为基础的针对每一个因素的单因素评判方法,并以某型雷达接收机为例,给出其技术等级模糊综合评判的详细求解过程。  相似文献   
5.
基于Bayes理论的复杂装备测试性评估方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对当前测试性评估方法中,经典评估方法无法利用历史测试性试验信息,在小样本量下,评估结论置信度低、风险大的问题,提出了一种基于Bayes理论的测试性评估模型。首先,在传统Bayes评估方法的基础上,建立了综合利用历史试验信息和现场试验数据的测试性Bayes评估模型;该模型引入了混合Beta验前分布,利用系统折合方法将装备单元或分系统的试验信息转化成系统等效历史试验信息,并通过卡方拟合优度来确定继承因子。最后进行了实例应用研究,结果表明,该模型能够在较短的试验周期内,给出较高置信度的测试性评估结论,比经典评估方法更合理。  相似文献   
6.
针对雷达站地网的设计问题,以跨步电压和接触电压作为评判地网接地效能的重要指标,基于CDEGS软件,首先对雷达站土壤分层情况进行研究;然后,从接地网的疏密程度、均匀分布和是否安装接地棒这三个方面进行了仿真对比分析;最后,根据仿真结果,设计出符合安全标准的雷达站地网。  相似文献   
7.
为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。  相似文献   
8.
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   
9.
大型相控阵雷达作为新型雷达装备,其安全性质量是装备"五性"的重要组成部分,针对大型相控阵雷达安全性设计的重难点问题,利用FMEA方法进行安全性分析,找出常见危险;从电气安全、结构安全、人机安全等几个方面进行研究,提出了安全性设计的意见建议,并进行了相关安全性验证,论述了安全性与可靠性之间的关系,为部队和厂家进行安全性设计和研究提供必要的基础与依据。  相似文献   
10.
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   
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