Some elementary ideas concerning the complexity of system structure

A system of iid Bernoulli components is the starting point in the statistical theory of reliability. This simplification allows for the development of a rich, though elementary, theory for the structure of the system. Two representations play a prominent role in the study of structural reliability. One is the minimal path set representation and the other is the signature representation. By combining the two representations with the Gibbs measure for the state of components, one obtains terms that can be interpreted as the complexity of the system structure. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

控制性能评价与监控理论的研究进展

自Harris(1989)提出最小方差控制基准以来,控制性能评价与监控技术受到了极大的关注,并取得了大量的成果.学者们在最小方差基准的基础上提出了广义最小方差基准、用户定义基准、基于模型的基准等多种评价方法,并由最初的单输入单输出系统推广到了多输入多输出系统、时变系统等.仔细回顾了控制性能评价与监控理论的发展历程,并指出该领域面临的主要问题以及未来的发展方向.     

基于德尔菲法的未知水雷性能分析

战时,布雷方所布水雷的参数设定对另一方来说往往是未知的,为了避免扫雷的盲目性,扫雷一方需要对未知水雷的性能有一定的了解.为了对待扫雷区中未知水雷的性能作出估测,目前常用的预测方法有层次分析法、灰色系统预测法和回归预测等,根据水雷战偶然性强、随机因素多等特点,通过引入德尔菲法,分析了利用该方法估测未知水雷性能的可行性,提出了确定水雷性能模糊集隶属度的方法.实例证明,其结果可为扫雷作业方式的合理选择提供参考,从而提高了扫雷的效率.     

舰炮武器系统可靠性指标确定方法研究

舰炮武器系统可靠性指标的提出应当立足于作战使用的需求。从作战使用的角度,依据系统作战效能的影响因素,运用ADC模型研究了舰炮武器系统在战术技术指标给定的情况下系统可靠性指标与系统作战效能的关系,提出一种从作战使用角度确定可靠性指标方法,并通过实例分析验证了方法的可行性,为舰炮武器系统以及其它武器装备的型号研制论证提供参考。     

三个并行排序算法的可扩充性分析

可扩充性分析是评价并行算法或并行系统性能的重要工作,特别是在大规模并行处理环境下更是如此。本文利用新近提出的扩张串行分量分析技术,研究了三个并行排序算法的可扩充性,以及这些算法在超立方体结构上的实现的可扩充性。给出了使三种算法都为可扩充的条件,解释了每个算法的适用范围。展示了算法的实质性质,计算了它们的扩张串行分量、扩张效率以及扩张加速比。本文的解析分析结果与其它文献中的实验结果一致。     

提高负重轮橡胶动态性能的研究

介绍了提高负重轮橡胶动态性能的研制情况,在传统的胎面胶配方基础上,通过试验确定主体生胶类型,通过调节补强填充体系和硫化体系的不同,研究混炼胶的物理性能和动态性能。结果表明,采用软、硬质炭黑并用的胎面胶,其力学性能可满足使用要求,定伸应力和抗疲劳性能有较大提高,动态生热明显降低,耐老化性能也有较大提高。     

防空武器系统的作战可用度

为了合理评价防空武器系统在复杂的天候条件和自然与人为干扰环境下的作战能力,引入了作战可用度概念,并详细介绍了它的度量方法。     

用赋形天线提高炮瞄雷达性能

"炮瞄雷达搜索天线系统"在原某型炮瞄雷达的基础上,通过展宽其垂直方向的波束宽度,使其成为赋型天线,并加装高放,来提高炮瞄雷达的性能。介绍了它的组成和战技性能,重点阐述了该系统对部队作战效能的影响,并对其可能产生的战术运用效果进行了简要的预测。     

A new importance sampling Monte Carlo method for a flow network reliability problem

The exact evaluation of the probability that the maximum st‐flow is greater than or equal to a fixed demand in a stochastic flow network is an NP‐hard problem. This limitation leads one to consider Monte Carlo alternatives. In this paper, we propose a new importance sampling Monte Carlo method. It is based on a recursive use of the state space decomposition methodology of Doulliez and Jamoulle during the simulation process. We show theoretically that the resulting estimator belongs to the variance‐reduction family and we give an upper bound on its variance. As shown by experimental tests, the new sampling principle offers, in many cases, substantial speedups with respect to a previous importance sampling based on the same decomposition procedure and its best performances are obtained when highly reliable networks are analyzed. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 204–228, 2002; DOI 10.1002/nav.10004     

基于物元分析的装备质量监督业绩评价

在构建出评价指标体系和确定指标权重的基础上,将物元理论引入到装备质量监督业绩评价中来。通过确定被评价物元和标准物元,以关联函数为纽带,得出装备质量监督业绩水平,为装备质量监督评价提供了一种新的科学方法。