FMEA与粗糙集相结合的故障预测方法

基于FMEA和粗糙集决策系统基本理论,对飞机中分系统故障预测问题进行了研究。首先定义故障预测所需的征兆并对系统进行FMEA,按照FMEA分析结果分次向系统模型注入引起特定故障的事件,采集含有故障趋势的系统模型的信息用于构建适用于故障预测的粗糙集决策表,对该表进行了处理,最终发现用于故障预测的知识(即决策规则和算法);最后运用所发现的知识进行故障预测。     

军用电子产品“全寿命”环保问题探析

如何应对军用电子产品引起的环保问题，已是摆在我们面前必须认真对待和迫切解决的问题。我们必须对军用电子产品的“全寿命”环保问题进行深入思考，只有把军用电子产品生命周期四个阶段的环保问题分别考虑，即设计／定型阶段、生产阶段、使用阶段和报废／回彬循环使用阶段，才能找到解决问题的思路和方法。     

延缓内燃机润滑油使用寿命的措施

内燃机润滑油在实际使用中由于各种原因而变质 ,缩短了润滑油的使用寿命 ,文章针对这个问题提出了 6项解决和改善措施     

一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法

针对系统过程噪声统计特性不确切或未知的条件下,研究了一种基于预测滤波器的自适应卡尔曼滤波算法。由预测滤波器实时估计系统模型误差及其协方差矩阵,再用其修正系统状态预测值及预测误差协方差矩阵,从而自适应调节卡尔曼增益。将该算法应用于弹载SINS/GPS紧耦合组合导航系统并与普通卡尔曼滤波、基于新息的移动开窗自适应卡尔曼滤波进行了对比,仿真结果说明该自适应滤波算法具有更高的可靠性和精度。     

浅谈武器装备延寿工作

随着武器装备的发展和更新，许多库存装备陆续达到存储寿命周期或使用寿命周期。在多研制、少生产的装备发展指导思想下，现有武器装备的延寿工作被摆到了突出位置。本文首先讨论了开展武器装备延寿工作的意义，而后介绍了国内外武器装备延寿工作现状及开展武器装备延寿的基本方式，最后讨论了对军代表工作的几点启示。     

美军武器装备管理中的试验与鉴定

美军在武器装备采办全寿命管理过程中的各个环节都离不开武器装备试验与鉴定，他们把武器装备试验与鉴定工作视为新武器装备研制和生产活动的基本组成部分，是武器采办部门进行管理和决策的有效手段。试验与鉴定在整个武器装备采办与管理过程中，根据研制周期的不同阶段而进行研制性试验与鉴定，作战使用性试验与鉴定和生产验收性试验与鉴定。而我们需要了解的是美军在武器装备采办中的试验与鉴定的手段和方法，本文就此问题进行一些探讨和研究。     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.     

导航装备寿命周期费用分析

费用在高科技装备中的地位越来越重要.运用寿命周期费用理论对导航装备进行分析,通过实例得到某型导航装备的经济寿命,所得结论对部队的导航装备管理具有一定的参考价值.     

导弹武器装备备件储备量计算模型

备件保障一直是影响武器装备保障的重要因素,导弹武器装备备件保障是现在导弹部队面临的亟待解决的重要课题。根据导弹武器装备使用保障的特点,将导弹装备备件按寿命分布进行分类,并采用模型法确定了不同寿命分布类型的备件储备量计算模型。最后,针对各类备件储备量计算模型进行了实例说明,具有一定的实际意义。     

基于模糊动态层次分析法的军车全寿命费用模型

为研究军车最优的效费比，提出了控制军车装备费用增长的有效途径——全寿命费用管理方法，并通过模糊动态层次分析法建立了分析决策模型，将定性与定量的分析有机结合起来研究军车全寿命费用的变化趋势，有利于提高军车装备的可靠性和决策的科学性，具有较好的应用价值。