信度函数在作战效能分析中的运用

针对某些作战效能指标由于与人的行为等因素关系密切而难以量化,运用信度函数探索不确定评价问题。通过建立信度函数模型把指标评价建模为信度函数,并应用登普斯特(Dempster)规则转化为mass函数合成为上层指标进行综合评价。经过实例分析,信度函数模型尤其对战时在考虑指挥员的指挥艺术及士兵士气等非确定性因素的情况下,对作战效能的评估是十分有效的,从而为决策者的作战决策提供一定辅助作用。     

基于灰色系统理论的潜艇作战效能评估

为研究潜艇装备的作战使用效能,提出其效能评价指标体系。用改进的权重分析法确定潜艇作战效能评价指标权重,用改进的灰色评估理论建立潜艇作战效能评估模型。以某常规潜艇为例,用建立的模型进行量化评估,能充分利用决策者的判断信息,较为准确地反映实际情况。该模型可为部队训练和作战提供潜艇装备的战斗效能数据,找出影响潜艇作战能力的敏感因素,为发展新型装备提供依据。     

防区外联合攻击武器火控系统分析与研究

从一般的空面精确制导武器系统到远射程的防区外联合攻击武器系统,技术更新和发展很多.针对防区外联合攻击武器系统的特点,对防区外联合攻击武器火控系统的总体技术进行了研究探讨,对其武器火控系统的组成、功能、攻击发射方式、工作流程等进行了分析,给出了防区外联合攻击武器火控系统精度分析与分配的方法,并进行了仿真计算和分析,验证了精度分析的有效性.     

层次分析在故障诊断中的应用

首先在对当前复杂装备故障传播特点进行分析的基础上,参考层次分析理论.对于层次分析在故障诊断中应用的有效性进行了阐述.最后,结合工程实践,对于装备层次诊断模型的建立,提出了将装备功能结构层次模型与故障层次模型进行相关建立的方法,并给出了诊断推理过程的基本搜索策略,对于提高复杂装备的故障诊断效率具有一定的工程应用价值.     

采用统计法装定系统误差

火控系统由于存在系统误差,现代坦克火控系统均设置了综合修正功能对系统误差进行补偿.现行的实弹射击综合修正量装定方法需要消耗大量弹药,且费时费力.对综合修正量的装定方法进行了分析,并参考美军的做法,提出采用统计法解决综合修正量装定的方案,并给出了该方案的理论基础和适合我军的改进措施.     

武警学院办学定位的理性分析

高校要持续、健康地发展,必须找准自身的位置。科学、准确、合理的定位对高校的办学行为起着规范、约束和自我评估的作用。结合武警学院办学实际,根据学院集国民高等教育的正规性、公安业务的特殊性、管理养成的军事性的特点,从影响办学定位的办学目标、类型、层次、学科、服务面向、特色六个方面,对武警学院办学定位鲜明的个性内容进行了理性分析。     

小波分析在雷达信号处理中的应用展望

小波分析在雷达信号处理中的应用研究,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。介绍了小波分析的发展历史、研究现状,阐明了小波分析的基本概念,比较了各种小波处理方法的特点,详细讨论了小波在雷达信号处理中的诸多应用,指出了有待解决的各种问题,对小波分析在雷达信号处理中的应用提出了展望。     

基于个体判断优先序的多目标群决策方法研究

针对多目标群决策问题,深入分析了群意见的形成方式.对基于方案优先序的多目标群决策问题给出了若干求解群排序的方法.对其求解原理和集结结果进行了对比,并分析了各方法的实质及其等价关系;澄清了一些模糊认识,指出了某些方法存在的问题,对此类多目标群决策问题的求解提供了依据.     

磁悬挂天平偏航电磁场的二维有限元分析

在磁悬挂天平偏航控制中,偏航线圈中的电流变化对模型姿态变化影响十分显著.为了提高天平的偏航控制精度,有必要对天平偏航电磁场进行更为精确的分析.该文采用有限单元法对磁悬挂天平偏航电磁场进行了分析,得到了比传统计算方法更为准确的结果,并在实验中进行了验证,从而为磁悬挂天平的偏航控制提供了参考.     

Data‐driven variation source identification for manufacturing process using the eigenspace comparison method

Variation reduction of manufacturing processes is an essential objective of process quality improvement. It is highly desirable to develop a methodology of variation source identification that helps quickly identify the variation sources, hence leading to quality improvement and cost reduction in manufacturing systems. This paper presents a variation source identification method based on the analysis of the covariance matrix of process quality measurements. The identification procedure utilizes the fact that the eigenspace of the quality measurement covariance matrix can be decomposed into a subspace due to variation sources and a subspace purely due to system noise. The former subspaces for different samples will be the same if the same variation sources dominate. A testing procedure is presented, which can determine the closeness of the subspaces under sampling uncertainty. A case study is conducted to illustrate the effectiveness of this methodology. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.