武器装备一体化试验鉴定中两类风险管理

在制定武器装备试验鉴定方案时,厂家和部队双方很难协调生产方风险α、使用方风险β和试验成本之间相矛盾的问题。提出的一体化试验鉴定方法,引用F分布构造的统计量,根据试验具有继承性的特点,充分结合先验数据与现场试验数据对产品进行鉴定,证明了2类风险α、β与现场数据样本量n、先验数据样本量m等参数间的内在联系,运用MATLAB软件计算出一体化试验鉴定方法对应的各参数间量化数值表。     

通用装备机械液压系统综合检测试验平台的设计与研制

针对目前通用装备保障建设过程中存在的保障设备通用性差、综合功能弱、机动性能差及信息化程度低等问题,提出了"划类分组、综合集成、一体通用"的设计思想,研制了可完成军械、装甲、工程、防化、车辆、陆军船艇等装备机械液压系统技术状况检测与评估、故障诊断、部(元)件修后试验与质量评估、信息管理等功能的综合机动平台。重点阐述了平台各系统的设计思想、硬件组成及软件框架。实际应用表明,该平台具有"广谱"、"广域"和"全时"的能力,其推广使用将为通用装备保障由"基于型号"向"基于能力"的建设转型提供成功示范。     

基于仿真结果的舰载武备系统试验鉴定方法研究

由于舰载武备系统现场实验效率低、实现困难等现状,提出了仿真结果用于试验鉴定的基本思想。用数学、统计语言对小子样场合下武器装备系统的试验鉴定问题进行了描述,将其"映射"成Bayes统计推断问题,得到了其Bayes统计推断数学仿真模型。经实例分析研究,与传统方法相比较,该方法提高了舰载武备系统试验鉴定水平,缩短了试验周期,有效保障了武器装备系统的作战使用。     

几个小样本检验统计量的研究

证明了n个相互独立的且服从(0,1)均匀分布的随机变量的乘积X服从定义的P(n)分布,并证明了Y=-lnX服从Gamma(n,1)分布。利用此结论提出了对非正态总体的小样本参数检验的理论和方法,讨论了指数分布、威布尔分布和艾分布的小样本检验问题。     

靶场光学测量数据异方差性检验及修正

为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。     

车载观瞄仪器通用综合测试系统设计

观瞄仪器是坦克火力控制系统的重要组成部分,观瞄仪器的原位检测是坦克火控系统的维修保障的重要环节。本设计以Lab Windows/CVI虚拟仪器为开发工具,高度集成各种测量和控制硬件实现了坦克观瞄仪器原位的检测系统。     

含内聚空洞固体发动机药柱的寿命预估

为了对含内聚空洞固体导弹发动机的贮存寿命进行预估,采用加速老化试验,得到该推进剂最大延伸率随贮存时间的变化规律;应用三维粘弹性有限元分析方法,对含内聚空洞的发动机贮存一定时间后直接点火发射过程进行数值仿真,从中获得发动机药柱在点火增压和轴向过载联合作用下的最大Von Mises应变.将不同贮存期药柱的最大Von Mises应变值与推进剂的最大延伸率进行对比,利用结构完整性评估准则,给出了某发动机药柱不同贮存期间内聚空洞大小的允许值.该方法可为含内聚空洞固体发动机的判废提供定量参考.     

基于加速性能退化的雷达电源板可靠性评估

评估雷达系统可靠性时,失效寿命难以获得,性能退化数据成为评估可靠性的重要信息。对其中器件级信息充足,板级、分系统级、系统级现场试验信息缺乏,而收集这些部分的退化数据仍需较长时间,以雷达某一部分的整体为研究对象进行加速退化试验,验证是否存在累积效应及有规律的退化过程。以某雷达电源整板为例,在温度应力下进行恒加加速退化试验,观测到特征退化量电源板输出电压随温度变化的退化规律,进行统计推断。结果表明基于加速退化数据进行该部分可靠性分析方法可行、结果可信,且更具优势,为雷达系统可靠性评估及增强可信度奠定基础。     

鱼雷加速可靠性试验体系

随着鱼雷技术的发展,传统模拟试验越来越难以发现其潜在缺陷,从而难以提高鱼雷武器可靠性和质量水平。加速可靠性试验体系一改传统试验做法,可使鱼雷产品可靠性得到进一步提高。主要对加速试验体系中ALT、HALT、HASS试验的国内外发展现状、理论及其在鱼雷上的应用进行了概述。     

LRE试车数据挖掘中基于最大散度差的模糊聚类分析方法

在对液体火箭发动机试车数据进行聚类分析时,为解决故障数据样本与正常样本类间差异不大的问题,引入最大散度差准则,提出基于最大散度差的聚类算法MSD-CA.该算法以散度度量样本间的相似性,使样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行.在此基础上,应用模糊理论对最大散度差准则进行模糊化,提出基于最大散度差的模糊聚类算法MS...