基于模糊综合评价的再制造发动机抽样方案决策研究

影响因素难以量化是再制造发动机抽样方案选择过程中的难点,不可避免地给检验人员带来了主观性和片面性的问题。提出了应用模糊综合评价方法的解决方案,建立了再制造发动机抽样方案综合评价指标体系,详细阐述了综合评价方法的算法步骤,最后以某再制造发动机抽样方案的决策为例进行了实例应用。模糊综合评价方法解决了再制造发动机抽样方案选择中所遇到的问题,可为检验人员选择合理的抽样方案提供决策支持。     

基于维修性的产品拆卸序列方法研究

在产品整个研发过程中,维修性作为衡量产品质量的重要因素起到关键性作用.从维修性角度,通过矩阵建立拆卸序列的逻辑关系,得到最优拆卸序列.曲柄连杆机构的实例验证了该方法与实际操作具有一致性.此方法可以拓展到复杂的油料装备上,对进一步研究装备维修性指标与优化序列规划有一定指导意义.     

虚拟物流信息平台构建中的CORBA技术应用

在建立虚拟物流信息平台逻辑模型基础上,提出虚拟物流信息平台的CORBA技术应用方案,包括新系统与遗留系统的集成方案、合作伙伴企业系统间的集成方案以及跨越异构软硬件环境的实施模型等.上述方案表明,CORBA技术在虚拟物流信息平台构建中具有重要作用.     

雷达计量保障人员分配最优匹配模型

如何合理地分配保障人员是装备保障工作的重要问题之一,利用辅助决策系统快速生成科学、合理的计量保障人员分配方案,可以有效地提高雷达装备计量保障效能.根据雷达装备计量保障工作的特点,提出了计量保障人员分配的数学模型,给出了效益矩阵的求解方法,并通过算例进行了验证.     

加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策

针对防空导弹型号论证决策问题,讨论了影响型号论证的主要因素,建立了基于加权主成分TOPSIS法的防空导弹型号论证决策模型,实现了对新研制型号方案的综合评价和分析.在此基础上,通过实例验证了方法的实用性与有效性.论文的研究成果为防空导弹型号论证提供了辅助决策方法和智力支持.     

改进D-S证据理论的舰载弹库安全性评估

从提高舰船的生命力和部队战斗力出发,分析了影响舰载弹库安全的各个因素及其联系之后,建立了舰载弹库安全性评价指标体系.针对评价中难以客观确定专家的可信度以及D-S证据理论无法有效合成冲突证据的问题,提出了一种基于P距离确定证据信息量的证据合成方法,并以此进行舰载弹库安全性评估.算例表明改进后的证据理论能够很好地解决存在人为因素和不确定因素的评估问题,对舰载弹库安全性评估的结果较为满意.     

基于MHD的反舰导弹预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.提出用基于Hausdorff距离的形状匹配理论来解决编队预定目标选择问题.平均Hausdorff距离(MHD)能够较好地比较两个点集所构成形状的相似程度.通过寻找刚体变换下的最小MHD来搜索最佳匹配位置,最后用双向最近邻准则获得对应点.仿真实验表明了算法...     

基于不确定度的专家评价综合方法

针对群决策中专家评价信息的综合处理问题,应用多位专家评价的评价样本不确定度,提出了基于不确定度的数据综合处理方法。该方法能够有效应用于群决策问题,尤其是参与决策人员(专家)较多时,出现专家相对权重可信度不明确而导致评价准确度低的问题,科学地简化了群决策中专家权重的确定过程,便于应用,具有坚实的理论依据和应用价值。通过算例分析,该方法的有效性得到了验证。     

中国近海海空联合作战环境风险综合区划方法

针对中国近海海空联合作战环境风险区划问题,选取水面舰艇航行、舰载机飞行、海上人员训练等作战样式,大风、大浪、低云低能见度、湿热、风寒等环境要素,高值频率、概率极值、平均强度、气候趋势等指标,利用层次分析法和互反判断矩阵建立四层评价体系并进行区划.该方法可根据装备设计及环境适应标准对各指标进行影响排序,能有效区分不同季节和动力机制的环境要素差异、综合考虑不同类型风险影响.区划结果证明,海空联合作战环境风险由各兵种作战风险综合决定,主要受秋冬季盛行大风、夏秋季热带气旋、春夏季低能见度、冬春夏季低云、夏季湿热指数、冬季风寒指数等影响.     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.