基于HMM的传感器位置优化模型

首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM)理论,并对HMM健康状态评估的基本程序和方法进行了研究。HMM对系统健康状态评估具有所需样本少、识别精度高及分类明显等优点,利用隐马尔可夫模型对传感器的不同位置进行评估,从定量的角度对传感器位置的优劣进行评价,提出了利用隐马尔可夫模型对传感器在不同位置上的效果进行评价的方法。最后,利用齿轮箱实验数据,分析验证了方法的实施流程和有效性。     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。     

舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估研究

从系统分析舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估问题入手,深入研究了协同作战环境下编队空中目标威胁评估的基本过程。在此基础上,针对编队协同决策的特点,建立了基于两层决策的协同作战环境下编队空中目标威胁评估模型,从而提出了舰艇编队协同作战的空中目标威胁评估方法。最后,通过实例说明了所提方法的有效性。     

地面防空作战部署评估仿真系统设计与实现

地面防空作战部署方案评估是防空作战中非常关键的一环,优良的地面防空作战部署方案是达到合理使用兵力、充分发扬火力、有效抗击空中之敌的重要前提。分析了地面防空作战部署方案评价指标体系,设计了仿真系统功能结构,探讨了仿真系统关键技术,实现了地面防空作战部署方案评估仿真系统,为指战员提供作战辅助决策。     

海底信息网系统可靠性建模与分析

针对缺少评估海底信息网系统性能的可靠性指标以及计算方法的现状,从任务可靠性角度分析其功能使命,建立了网络可靠性分析模型,提出了基于传感设备失效时间的可靠性指标(包括系统可靠度和节点抗毁度等),并基于随机故障序列理论和蒙特卡罗思想设计了相应计算方法。仿真分析表明:在模型参数给定情况下,存在满足一定任务需求的维修周期上限。     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。     

用非概率理论分析混合不确定性结构的可靠性

针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑到可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证了所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。     

一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用

针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。     

FMS可靠性建模方法研究的发展概况

本文首先对FMS可靠性建模方法的研究进行了综述;然后针对我国在FMS可靠性研究方面存在的主要问题,提出了在FMS多任务可靠性建模与分析方面可开展的研究工作。     

警用装备综合保障效能的熵权-双基点法评估

为实现对警用装备综合保障效能的定量评估,构建了包括战备完好性、保障资源适量性、保障经济性、保障时效性、保障信息化、保障精确性、保障弹性、保障综合性8个评估指标的综合保障效能评估体系,建立了基于熵权-双基点方法的综合效能评估模型,通过编程计算对某警用装备的5种综合保障方案进行了定量评估,根据效能优属度确立了较为优化的综合保障方案。该模型克服了主观赋权的缺陷,可以为警用装备综合保障方案的优选提供科学依据。