基于粗糙集的飞机空地作战效能多指标综合评估模型

针对以往效能评估模型中权系数确定的主观性问题,应用粗糙集理论对对地攻击型飞机的各种指标数据进行挖掘,利用信息熵概念求得各指标的属性重要度,并归一化处理为各指标的权系数,克服了传统权系数确定方法的主观性.最后,建立了空地作战效能评估的多指标综合评价模型,通过实例计算验证了该模型的有效性.     

评估指标体系的简化研究与应用

建立评估指标体系是一种解决复杂问题评估的常见方法.为避免指标体系过于庞大,评估过程过于复杂,指标体系简化有着非常重要的意义.采用权重系数法和极大不相关法可以有效地对指标体系进行简化.通过对集团军装备保障能力评估指标体系简化的实例分析,表明所提出的方法较好地解决了简化和全面的矛盾.确保了评估的科学性.     

操纵手考核成果的操纵手模型参数辨识

以半自动跟踪的人机系统为研究对象,从工程实际中提取了描述操纵手操控水平的指标集:静态灵敏度、平均超差度及平均超差频率指标,并依据这些指标的考核结果,构建了一种操纵手数学模型的辨识方法.最后由靶场试验数据辨识了相应的模型参数,从而验证了该方法的可行性.     

数据库中关联规则的并行/分布式采掘技术

高效的并行/分布式采掘方法是数据库中关联规则发现技术的重要的研究方向,首先给出了关联规则的并行/分布式采掘的相关描述,针对关联规则并行/分布式采掘的基本思想,分析算法中可以改进效能的环节,提出生成更少候选集、局部剪枝、减少通讯量和优化扫描等提高性能和降低复杂度的方法。     

一种基于熵值的装备维修性评价模型

本文提出了一种基于熵值的装备维修性综合评价模型,该模型包括评价指标的熵值度量模型、装备维修信息结构图和行为控制图以及基于熵值的评价指标聚合模型等3个方面.本研究首先在分析装备维修一般过程和维修性评价内容的基础上,构建了定性指标和定量指标相结合的装备维修性评价指标体系,分析了维修任务复杂度、维修保障复杂度和基于熵值的维修...     

基于多指标相似性的T/R组件剩余寿命融合预测方法

为实现对T/R组件剩余寿命的准确预测,及时掌握装备当前健康状态和提高装备维修保障水平,分析T/R组件的故障特点,筛选出反映T/R组件状态退化过程的状态监测指标,通过计算每个指标对应的剩余寿命信息和权重,得到T/R组件的剩余寿命预测结果。通过算例分析与比较,验证了预测方法的实用性与有效性。研究结果可为电子装备剩余寿命预测提供理论指导,对合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要意义。     

基于Vague集模糊值线性序法的雷达抗干扰效能评估

针对已有评估方法存在的不足,提出了一种基于Vague集模糊值线性序法的雷达抗干扰效能评估方法。分析了影响雷达抗干扰效能的指标因素,给出了各评价指标的模糊值表示,建立了基于Vague集模糊值线性序法的雷达抗干扰效能综合评价模型,得到了评价其效能的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,具有一定参考价值。     

基于层次分析法的坦克电台通信效能评估

坦克电台通信效能评估是检验电磁环境下坦克电台战术技术水平、适应复杂电磁环境下作战运用、发现电磁环境下坦克电台通信运用存在问题的重要途径。针对坦克电台通信效能评估的复杂性,运用层次分析法(AHP),确立了坦克电台通信效能评估指标集,构建了一种三层结构的指标体系,给出了通信效能评估模型与算法,实现了通过实验数据采集来定量分析坦克电台的通信效能。结合实例,通过分析采集各性能指标的实验数据,得出坦克电台通信的最佳方案,为复杂电磁环境下坦克分队作战训练提供依据。     

基于Vague集的防空武器系统机动能力评估技术

针对已有评估方法存在的不足,提出一种基于Vague集的防空武器系统机动能力评估新方法。分析了影响防空武器系统机动能力评估的指标因素,给出了各评价指标的模糊值表示及指标权重的计算方法,该方法能有效避免传统的专家打分法造成的主观偏差。在此基础上,建立了基于Vague集的防空武器系统机动能力综合评价模型,给出了评价其优劣的排序方法。最后通过实例分析验证,该方法评估结果准确,对指挥员科学决策具有一定的参考价值。     

武器装备虚拟维修训练系统设计

针对大型武器装备实装训练成本高,受场地天气影响大的特点,设计了一种基于unity驱动引擎的武器装备虚拟维修训练系统。场景模块采用3DMAX建模,并对虚拟对象设置复合碰撞器,完成对虚拟场景的构建;战技勤操作模块中,先对操作步骤分类,结合Petri网条件—事件模型,解决了虚拟环境下装备操作的标准流程生成问题;拆装训练模块中,采用割集法,结合单一约束解除原理,解决了虚拟拆装训练中拆装序列的生成问题;提出了基于层次分析法的横向评价模型和基于GAHP法的纵向评价模型,增强了对用户训练效果评价的全面性,并实现了纵向自适应评价;在系统中增加了半实物故障排除模块的设计,弥补了传统虚拟训练系统缺少此模块的问题。