美军装备试验与评价管理的特点分析

美军的装备试验与评价(T&E)管理贯穿装备采办的全寿命周期的各个阶段,并实施统一规划与管理。美军十分重视对装备进行使用环境适应性试验、并将具有战术背景的作战使用试验结果为装备采办决策的重要依据。此外,美军在关键性能评价、试验与评价人才培养、试验与评价管理创新等方面具有很多值得我们借鉴之处。     

布尔函数不交化的立方体算法

布尔函数的不交化是进行系统可靠度计算中的重要步骤。本文提出了一种进行布尔函数不交化的立方体算法。基于布尔函数的立方体表示法及不交代数,文中定义了立方体的有关运算法则,建立了立方体矩阵不交化算法,并用算例进行了说明。本算法的实现效率高,操作简便。     

一种确定系统寿命分布的面向对象仿真实现

近年来,面向对象的仿真技术(OOS)有了迅速发展。对于由具有不同分布类型的子系统以不同可靠性逻辑框图(如串联、并联)连接形成的系统,一般是很难求出其理论寿命分布的。本文介绍了一种确定系统寿命分布的面向对象的仿真实现。总系统被看作为由子系统对象组成的对象,每个子系统又是一个抽象的实例。系统的寿命分布样本通过Monte-Carlo法获得,再用统计方法求出寿命分布。仿真在386微机上用C~(++)实现。并通过与理论解对比对仿真进行了有效性验证。     

FMS可靠性建模研究的问题与途径

本文讨论了对FMS的可靠性建模的目的、意义。并且针对FMS的特点提出了进行FMS可靠性建模应考虑的一些主要问题。在此基础上提出了FMS可靠性建模研究的技术途径。     

考虑维修性的FMS多任务可靠性模型

进行FMS的可靠性建模应充分考虑FMS的柔性特点及可维修特点。本文提出了考虑FMS在维修状态下的多任务可靠性模型,并给出了相应的求解方法。     

具有节点失效的网络可靠度的信息交互算法

提出了一种用于计算具有节点失效的网络可靠度的新计算方法。该算法依据不交化代数及协同计算的思想,采用节点信息义互的方法直接获得网络的不交化最小路集。算法简便易行,具有分布计算的特点,为大型网络系统的可靠性度计算提供了一种新的途径。     

基于隐Markov树的序贯故障诊断模型

为了充分利用先验信息和实测信号,提高故障识别率,根据Bayes方法和序贯决策的思想,将实测信号分段,将前一段信号的诊断后验信息作为后一段信号的先验信息,提出了一种基于隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)的序贯故障诊断模型.给出了诊断模型的建模步骤、HMT模型的建立方法和Bayes后验概率的计算方法.将模型应用于某型减速器故障诊断的结果表明,对于有先验信息和无先验情况,该序贯模型都可以有效地提高故障识别率.     

基于价值的武器装备需求分析方法

武器装备需求分析是解决武器装备建设的有效性问题,明确目标武器装备价值是武器装备需求分析的前提.借鉴VFT思想,提出分析武器装备需求的一种新思路,以此提高武器装备需求分析质量.首先,分析武器装备需求的特点,引出武器装备需求体系的概念;与武器装备需求体系相对应,提出以"作战任务-功能指标-性能指标"为框架的武器装备需求价值模型,并给出武器装备需求描述模型;最后,提出基于价值分析武器装备需求的过程,给出了实施步骤.     

多故障流系统维修决策的半马氏模型

许多现有的系统维修模型仅仅考虑了一种类型的故障,并把系统的劣化状态作为决策的状态变量。但是,对于大型复杂系统这样的维修策略要应用可能是很困难的。在本文中提出了用于确定最优维修策略的半马尔可夫决策模型。这种模型考虑了大修与小修,系统假定在每次大修后都能“修复如新”。系统的故障流做为Weibull过程考虑。但是,故障则被分为多种不同的类型并且考虑了它们之间的相关性。维修决策的状态变量是当前故障类型及累计故障次数。模型的目标函数是找出使单位时间的运行维修费用最小化。作者还给出了求解模型的混合策略迭代仿真算法。并且本文还给出了一个说明性的算例。     

FMS可靠性验收试验的Bayes方法

本文提出了进行FMS可靠性验收试验的Bayes方法。该方法可以充分利用经验知识进行验收方案设计,有利于降低对试验时间的要求。