装备保障性风险识别与分析技术研究

为了解决目前装备在保障性方面存在的问题,给出了可操作性强而且实用的保障性风险识别与分析的技术与方法。该方法包括保障性风险区域的确定,保障性风险判断准则的建立,保障性风险的量化,保障性风险的评定等,为保障性风险管理提供了有效的方法和手段,从而为提高装备战备完好性和作战能力提供了有力支持。     

指控系统总体设计中的车电综合设计

围绕指控系统总体设计中的车电综合设计,描述了车电综合设计的概念。以提高指控系统的一致性、互换性、可维修性和可靠性为目标,提出了相关设计原则。从工程应用和技术实现的角度出发,提出了设计过程中应考虑的方舱布局、供电系统、车辆布线、避雷设计、电连接器选型、线缆选型等多方面的因素及其实现方法。最后,提出了在总体设计前期必须重视车电综合设计的观点。     

基于B/S模式的雷达装备远程故障诊断系统

探讨了基于B/S模式的雷达装备远程故障诊断系统,利用知识库、Web等技术构建了一个供雷达部队使用的雷达诊断网,对系统的体系结构和功能模块以及所涉及的关键技术进行了分析和研究,实现了雷达装备的实时监控和故障的自动诊断,提高了雷达装备的可靠性和雷达部队的应急抢修能力。     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。     

烟草生产储存火灾危险性及防火对策研究

通过分析烟草生产、储存中的火灾危险性和当前烟草生产、储存时采用的防火措施,对卷烟联合生产工房内储存物料的安全间距、厂房和仓库外搭建雨篷、消防车道和烟草仓库消防设施设计等问题进行了探讨。     

潜艇概念设计阶段的多目标优化研究

研究了潜艇在概念设计阶段的多目标优化问题。基于多目标遗传算法(MOGA),把潜艇航速和排水量这两个概念设计阶段的重要属性作为目标函数,考虑了浮力平衡和水下稳性等约束条件,研究了潜艇主尺度确定的问题。计算了一个潜艇概念的数值算例,给出了多目标优化问题的Pareto前沿。文中给出的方法能够快速求解多目标优化解,为实际的潜艇设计提供参考。     

陆军武器装备需求生成程序研究

借鉴美军"联合能力集成与开发系统"的分析流程,以"面向任务、基于能力"的需求牵引观为指导,研究提出我陆军武器装备需求生成程序,确定了每一环节的具体任务和要求,对完善陆军武器装备需求生成机制和需求的统一论证具有一定的现实和理论意义。     

模块化设计方法在洗消装备设计中的应用探讨

介绍了模块化设计的发展、概念以及模块化设计的过程和步骤。以水基洗消装备为例分析了模块化设计方法在洗消装备设计中的应用,其中针对洗消装备功能分析、模块划分、模块接口等重要环节进行了具体阐述。提出了进行防化洗消装备模块化研究工作的建议。     

基于BP神经网络的装备器材需求预测模型

准确预测装备器材的需求数量,是装备器材保障工作的重要内容和装备器材计划管理的前提。采用BP神经网络算法,通过对装备器材历史消耗数据进行处理,建立了装备器材需求预测模型,并结合实例,对模型进行了探讨和验证。     

装备再制造性指标分配

再制造性设计是装备再制造工程的重要组成部分,是实现退役装备易于再制造的可靠保证,而再制造性指标分配是再制造性设计的重要内容,它能够保证所要求的指标科学地分配到装备各零部件,实现装备再制造效益的最大化。探讨了再制造性指标分配的相关概念及其再制造性指标分配程序,并提出了几种可行的再制造性指标分配方法,为装备的再制造性设计提供了有效的技术支撑。