基于NB-IoT的仓储管理系统设计及其HTCPN建模

NB-IoT技术具有广覆盖、大连接、低功耗、低成本等特点,能够同时满足室内和室外定位需求,且具有随遇接入和安全架构等方面的优势,更适用于现代仓储管理。提出了一种基于NB-IoT的仓储管理系统,给出了该系统的总体架构及功能和组成,描述了该系统的信息感知过程和以出库为代表的业务流程,并利用HTCPN方法进行建模仿真;新方案在网络状态不好、检验时出现信息不一致等情况下均具有比较明显的任务完成时间优势,有效提升了仓储管理效率。     

基于Petri网的防空作战过程建模

赋时着色Petri网(TCPN)是在CPN基础发展起来的图形化描述工具,适用于带有时间特性系统的性能评价与仿真。将TCPN加以改进,增加测试弧,时间特性反映在变迁上,且允许时间与标记值可按复杂的函数变化,使Petri网可同时描述离散的状态和连续的变化,由此提出了适于防空作战过程建模的面向仿真的TCPN,并对其在一个小型的防空对抗作战过程的有关作战单元建模中的应用进行了探讨。     

基于改进的神经网络的军械备件需求预测

针对当前军械应急保障中备件供应需求依据经验判断,从而导致保障不精准的现实问题,浪费应急保障资源,削弱部队战斗力.在对军械备件需求量进行分析时发现,军械备件需求符合间断型备件需求特征.基于改进的神经网络军械应急维修备件需求预测模型,利用神经网络模型的强大非线性函数的拟合能力,将间断型的备件需求分解为两步.最终,将两个序列...     

基于支持向量机的飞机备件需求预测

支持向量机是一种机器学习算法,在国外已广泛应用于工程实践领域。首先探讨了支持向量机回归预测模型的学习和预测机制,分析其中三个重要参数对算法的影响规律,得出一套定性的参数选择方法,然后将支持向量机引入到装备综合保障分析之中,构建了飞机备件智能预测模型,并对某型军用飞机备件需求进行了预测和分析,结果表明:基于支持向量机的备件需求预测是有效的、可行的。     

基于赋时Petri网的自动测试系统建模

提出了利用赋时Petri网(Tim ed Petri Net)对自动测试系统建模和性能分析的方法。采用启发式算法,对系统的可达树进行搜索,实现测试序列的优化,不仅降低了计算的复杂度,而且获得了满意的并行度,提高了自动测试系统的测试效率。     

基于仿真的飞机战损部位及备件需求确定

飞机战斗损伤部位及战时备件需求的确定对做好战时维修保障工作具有重要意义.提出了作战飞机的战斗损伤部位的确定方法,建立了飞机部件的当量模型和飞机受导弹攻击的仿真模型,确定了飞机的战伤分布规律.在确定飞机战伤分布规律的基础上,建立了飞机战伤备件和故障备件需求模型,为作战飞机的战伤研究及航材储备作了有益的探讨.     

作战飞机航材备件储备优化分析

本文在讨论航材备件需求概率分布的基础上,从分析备件保障率入手,研究了确定备件储备标准和计算备件储备量的方法,并建立了在经费不足条件下备件储备优化的数学模型和算法。     

基于赋时Petri网的弹种发射时序优化

针对单通道多弹种的匹配发射问题展开了研究.首次提出用赋时Petri网来描述弹种匹配发射流程,通过在变迁中引入时延因素,简单而有效的描述了发射过程中资源的占用和消耗情况.建立了弹种发射时序优化模型,并利用Petri网的分析方法,得到若干发射序列,选择出满足时序逻辑关系的发射序列,从而得到最优的弹种发射控制方案.并通过具体实例予以了计算验证.此文的研究可为武器系统的单通道多弹种作战使用提供一定的理论支撑和决策参考.     

批量独立可修件的备件需求预测仿真算法

利用Monte Carlo随机仿真技术,采用事件调度法的仿真策略对可修件的使用与维修过程进行仿真,给出了在给定备件和维修分队数量下批量独立可修件的备件保障概率仿真算法,并用一系列计算实例证明了算法的可行性和正确性,该算法能有效解决安装在不同装备上,具有不同已工作时间、不同故障间隔时间分布、不同修复时间分布的可修件的备件保障概率计算问题,为备件的科学储备提供了有力的决策依据。     

基于变分模态分解的非稳态备件需求预测方法

备件需求量的预测是备件配置的重要内容,针对当前装备备件需求非稳态的特点,提出一种基于变分模态分解的备件需求预测方法.运用变分模态分解将非稳态备件需求序列分解为若干模态分量,引入模糊熵的概念,将周期性、随机性和长期性特征明显的模态分量进行有效聚合,提高计算效率,进而运用预测效果较好的径向基神经网络预测法对聚合后的模态分量...     

基于LSSVM和信息熵的航材备件组合预测方法

为了实现航空装备的精确化保障,需要对航材备件数量进行预测,现有方法难以在小样本的条件下,准确地预测航材备件数量,为此提出了一种基于最小二乘支持向量机和信息熵的组合预测方法.首先,将基于最小二乘支持向量机的一元预测方法和多元预测方法相互结合,提出了一种组合预测模型;然后,使用信息熵理论对组合预测模型的权重系数进行优化;最后,给出了所提预测方法的计算步骤.实验结果表明,所提方法在预测航材备件数量时,具有较高的准确性.     

基于年龄更换策略的威布尔分布备件需求计算方法

备件需求量预测在装备保障工作中发挥着重要作用。预防性维修可以消除装备潜在的故障或避免装备发生故障后所导致的严重后果,从而使装备始终处于期望状态。预防性维修策略下备件需求量建模能够以可预见的可靠性数据为基础进行,其关键问题是最佳更换间隔时间的确定。针对威布尔分布装备备件,采用年龄更换策略,确定最佳更换间隔时间,并在此基础上导出威布尔型备件需求计算模型,为备件需求量的预测提供了一种简单有效的方法。     

基于多阶段博弈模拟的作战飞机零部件备用分析

从决策优化的角度出发,提出了一种利用多阶段博弈模拟来分析和解算作战飞机零部件备用的方法.该方法首先分析了多阶段博弈模拟在作战飞机零部件备用的应用,给出了最优化问题的总的目标函数一般形式.然后转换和简化所得到的最优化问题目标函数形式,从而有利于零部件备用的最优化解算.最后,给出了多阶段博弈模拟分析算法的主要步骤.仿真结果表明,这种方法解决了零部件使用模型问题求解的不精确的分析方法.将零部件使用周期作战飞机零部件备用看成一个整体来分析,符合未来网络中心战作战飞机零部件使用备份追求整体效能最大的思想.     

用组合模型预测备件消耗量

科学预测备件消耗是有效实施备件保障各项工作的基础。结合指数平滑法及灰色模型的特点,建立组合模型,解决了小样本条件下备件的消耗预测问题。实例分析表明,组合模型比单项模型具有更高的预测精度。     

一种航天试验装备备件需求组合预测模型

为适应高密度任务条件下航天试验任务对航天试验装备备件精确化保障的要求,提高备件保障的质量效益,运用组合预测的思想,在优选和改进单项预测模型的基础上,从实际值和预测值之间的相关性指标出发,结合信息集结算子动态赋权,提出一种航天试验装备备件需求组合预测模型。以5个典型误差指标对实验结果进行比较分析,该组合预测模型的预测结果均明显优于单项预测模型。通过建立组合预测模型,弥补了单项预测模型的不足,提高了航天试验装备备件需求预测的精度,为增强航天试验任务保障效益提供了方法参考和决策支持。     

装备维修中备件需求率的预计方法

通过研究装备维修过程中器件的固有可靠性和维修性,着重分析了影响维修器件需求率的主要因素,利用系统建模和仿真的方法,分别针对耗损类型器件和可修复类型器件建立了相应的需求数学模型,最后给出了维修备件需求率的预计方法.     

基于完备相容Rough决策表的备件品种确定方法

针对备件品种确定问题,分析了常用的备件品种确定方法,探讨了影响备件品种确定的主要因素,包括装备单元的关键性、易损性、经济性、可更换性和获得难度。采用了Rough决策表的属性约简与属性值约简相结合的方法,对决策表进行信息挖掘,得到了备件品种确定的简化决策规则。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性,结果表明该方法具有可操作性强、易于实施的特点,为装备备件品种确定提供了实用的分析方法。