随机-非概率模型下的船体结构屈服强度可靠性分析

针对在役舰船船体载荷、材料属性的随机特性和实船勘验得出的腐蚀损伤下船体抗力区间特性,提出一种基于随机概率理论和区间非概率理论的随机-非概率可靠性分析模型,分别从区间变量随机化和随机变量区间化两个角度给出该模型的可靠性指标求解方法。基于该模型对某舰船船体结构屈服强度进行可靠性分析,结果表明:该模型既体现了结构变量的客观不确定性又减弱了评估结果的盲目保守性,对于既含有随机变量又含有区间变量的在役舰船的可靠性评估具有很强的适用性。     

装备备件管理技术综述

备件管理水平的高低直接影响着装备保障能力的发挥和使用保障费用的维持,备件管理现已成为世界范围内的研究热点。通过对国内外有关备件管理文献的分析,总结了备件管理在备件分类方法、需求预测与确定、库存控制与优化3个方面的研究现状。分析结果表明：备件管理将向多因素综合考虑的备件分类方法,基于备件需求不确定性的预测技术以及基于计算机辅助技术、物流和供应链管理等方向发展。     

模糊识别和随机森林算法在柴油机振动信号状态识别中的应用

针对模糊识别算法中,样本特征向量中各参量(分量)对状态分类的贡献权重难以确定的问题,提出了利用随机森林算法对特征参量的重要度评估结果作为特征权重的方法。通过对柴油机台架试验振动信号的跟踪分析,获得了柴油机在磨合期、100摩托小时、200摩托小时、300摩托小时及400摩托小时5种不同使用期(典型状态)的75个振动信号样本,然后计算出各类样本在幅域、时域和频域的特征参量,利用随机森林算法进行特征选择,确定4个重要特征参量及其权重,用统计方法得出其隶属度函数,最后根据评价向量对样本进行识别,识别准确率达到94%以上。     

组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用

分析、研究、预测战时物资需求量,进而拟制相应的物资保障方案,是提高战时物资保障计划性和有效性的客观要求。利用灰色预测法和趋势预测法建立模型并进行预测,在对比分析各种物资需求预测方法的基础上,建立了基于最小二乘法加权的战时单兵日均物资需求的组合预测模型,为我军进行战时物资需求预测提供了一种可借鉴的方法。     

光纤陀螺随机漂移分析与建模方法

随机漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素。根据光纤陀螺静态漂移测试信号,利用Allan方差法对光纤陀螺随机漂移误差进行了分离和辨识,并分析了系数拟合过程中最小二乘法的病态矩阵问题。最后探讨了利用AIC准则和长自回归法建立光纤陀螺随机漂移ARMA模型的方法,为进一步对光纤陀螺输出信号进行滤波处理奠定了基础。     

一种基于随机映射的战斗效能模型

利用随机映射概念提出了一种新的战斗毁伤模型形式———Lanchester战斗网络模型。模型是由一个阶递减的随机映射序列组成的随机有向二部图,它明确、形式地描述了战争整体行为与局部作用之间的关系。理论分析和计算获得的结论表明,模型描述的整体作战效能符合Lanchester平方律,其网络拓扑结构是非同质的,出度和入度分布服从指数幂律。应用模型定量对比了“对称”与“非对称”战斗中全局信息因素对战斗系统整体效能的影响。初步讨论了网络模型研究在战争建模理论、实证和计算方法论上的意义。     

记录可寻址随机访问文件的设计与实现

记录可寻址随机访问文件是一种新型ＦＯＲＴＲＡＮ文件,它集中了顺序与直接文件两者的优点,为用户随机访问文件中不等长记录提供了更为有效的手段。本文不仅介绍了其使用方法,而且还讨论了实现中的有关问题。     

再入飞行器落点准确度的统计分析

本文研究再入飞行器的落点准确度(系统性偏差)的检验和估计方法。首先,文中引入了准确度的容许限的概念,在此基础上给出了Bayes验后加权概率比检验方法。关于落点系统偏差的估计,讨论了Bayes估计方法及带有约束的Bayes估计方法。文中注意了充分运用试验前的信息,以便使落点系统偏差的评估能在小子样场合下进行。     

The (s,Q) inventory model with Erlang lead time and deterministic demand

We develop a simple, approximately optimal solution to a model with Erlang lead time and deterministic demand. The method is robust to misspecification of the lead time and has good accuracy. We compare our approximate solution to the optimal for the case where we have prior information on the lead‐time distribution, and another where we have no information, except for computer‐generated sample data. It turns out that our solution is as easy as the EOQ's, with an accuracy rate of 99.41% when prior information on the lead‐time distribution is available and 97.54–99.09% when only computer‐generated sample information is available. Apart from supplying the inventory practitioner with an easy heuristic, we gain insights into the efficacy of stochastic lead time models and how these could be used to find the cost and a near‐optimal policy for the general model, where both demand rate and lead time are stochastic. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004     

Discrete stochastic optimization using variants of the stochastic ruler method

We present two random search methods for solving discrete stochastic optimization problems. Both of these methods are variants of the stochastic ruler algorithm. They differ from our earlier modification of the stochastic ruler algorithm in that they use different approaches for estimating the optimal solution. Our new methods are guaranteed to converge almost surely to the set of global optimal solutions under mild conditions. We discuss under what conditions these new methods are expected to converge faster than the modified stochastic ruler algorithm. We also discuss how these methods can be used for solving discrete optimization problems when the values of the objective function are estimated using either transient or steady‐state simulation. Finally, we present numerical results that compare the performance of our new methods with that of the modified stochastic ruler algorithm when applied to solve buffer allocation problems. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.