随舰备件需求分析中维修策略问题

分析了面向任务保障性工程理论指导下的舰船随舰备件配置问题,就最大、最小两种维修策略下随舰备件配置问题进行了研究,给出了面向任务的随舰备件需求分析仿真模型框架,结合算倒,研究了最大维修策略与最小维修策略的适用时机:在任务确定且任务结构函数明确条件下,应采用最小维修策略;否则采用最大维修策略.     

基于流程仿真的物资接收系统可靠性预计方法

针对船舶物资接收时间计算的问题,新增加了对设备发生故障的考虑,通过引入接收时间可靠性的概念,将其转换为船舶物资接收系统的可靠性预计问题。为了解决上述可靠性预计问题,提出了基于流程仿真的系统可靠性预计方法。分析了物资接收系统的工作流程,依据工作流程实现了仿真程序,用蒙特卡洛法对物资接收系统的可靠性进行了求解,并分析了设备不同的可靠性水平对物资接收系统可靠性的影响。仿真结果表明,增加了对设备故障的考虑后,对物资接收时间的估计更加接近实际;基于流程仿真的系统可靠性预计方法的模型更容易理解,所得结论更加具体。     

考虑多阶段任务的舰船任务可靠性分配方法

针对传统任务可靠性分配方法没有考虑不同任务阶段下系统可靠性框图可能不同的问题,引入多阶段任务系统理论,提出了一种考虑多阶段的舰船任务可靠性分配方法,结合不同阶段下不同的舰船任务可靠性框图,进行指标分配,并编写Matlab程序对分配结果进行迭代修正。实例验证结果表明:该方法考虑了多阶段任务特性,能够充分体现不同组成单元任务可靠性的差异,为任务可靠性指标的合理分配提供了参考依据。     

舰船总体任务成功性的建模与应用

针对典型舰船的系统组成,进行了全舰任务成功性指标的示例计算,给出了总体指标的层次化表达方式。以舰船任务过程和典型任务剖面为依据,分析了任务可靠性和任务成功性之间的区别与联系,建立了舰船总体任务成功性指标的多阶段整体模型,并对航渡、待机、交战、撤离、返航阶段分别进行了仿真和解析建模。在建模与计算的基础上,通过敏感性分析计算了任务阶段持续时间的单位降低率等指标,为舰船任务成功性问题及其相关研究,提供了一个系统性的分析框架和方法。     

基于多源先验数据的装备测试性评估方法

针对基于装备多源先验数据融合过程中可能存在数据冲突的问题,提出一种基于多源先验数据的装备测试性评估方法.针对装备设计、生产和制造过程中可能存在的测试性虚拟-实物试验数据、测试性预计信息和专家经验信息等先验数据,将其折合成先验分布参数形式.通过基于兰氏距离和邓熵改进的D-S证据理论来进行数据融合,得到最终测试性评估结果.通过实例分析发现,提出的方法较基于传统Bayes理论和经典D-S证据理论的测试性评估方法而言,其精度更高.     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

舰艇编队保障性指标的分解方法

针对目前保障性分配仅限于单船的问题,借鉴基本可靠度的分配思想,通过对舰艇编队使用可用度与单船使用可用度关系的分析,建立了舰艇编队保障性指标分解模型,并采用多因子评分系数分配法来确定舰艇编队保障性指标的权重。最后,通过实例给出了具体分解操作步骤,证明了该模型的正确性和有效性。分解结果可优化舰艇编队的编成,为编队里同型单船保障性指标的确定提供修正,同时为完善舰艇编队的综合保障工程提供参考。     

舰船建造供应商评价方法研究

针对海军舰船建造供应商的评价指标体系与评价模型存在的问题,首先结合舰船建造的特点,从质量、管理体系、成本、交付、技术、服务、财务和社会责任这8个方面提出了适用于舰船建造供应商评价的指标体系;然后,集成运用矩阵实验室法(DEMATEL)、网络分析法(ANP)、理想点法(TOPSIS)等方法,提出了新的舰船建造供应商评价方法;最后,通过实例分析验证了新方法的有效性与可行性。     

基于容差分析的武器装备体系耦合风险仿真研究

武器装备体系的耦合程度是衡量武器装备体系整体作战能力的一个重要指标.文中通过容差分析对武器装备性能的耦合风险进行了研究,通过实例对产生武器装备体系耦合风险的武器装备性能容差进行了模拟仿真,实例证明是有效的.     

备件需求过程的MAP数据拟合算法研究

为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程(Markovian arrival process, MAP)形式,设计了备件需求到达流的MAP拟合算法.首先,采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式,然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式;随后设计了一个完整的数据拟合流程,并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比.结果表明,该算法在确保拟合效果的同时,能够有效提升拟合效率.