自行加榴炮系统效能模型探讨

本文通过对包含运动部分和火力部分的自行加榴炮的任务、组成和工作原理进行分析,建立了以可靠性、维修性为重要参数的系统效能模型,进一步分析了有效性、可信赖性和能力的计算方法,并利用计算机对模型进行了模拟运行。     

建立不工作失效率理论预测模型的具体方法

本文介绍了建立不工作失效率理论预测模型的具体方法和途径,提出检验数据是否可用的五条标准,并讨论了模型建立过程中应注意的几个特殊因素。     

论兵器运用工程

本文阐述了兵器运用工程研究的目的、对象、内容及要解决的问题,简要地回顾了这门学科形成的过程,并着重讨论了构成本学科的专业理论和今后急待研究的方向。     

基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较

提出一种基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较方法,该方法将模型预测值与真实值的RE(相对误差)看作随机变量,利用假设检验思想度量模型预测精度,并给出多个模型之间预测精度的比较标准.     

宽频带随机振动环境的疲劳强度强化机理

全轴随机振动环境的疲劳强化机理问题是可靠性强化试验研究的关键技术之一。针对该振动环境的宽带特性对疲劳失效的强化作用进行了讨论,首先研究影响随机应力疲劳强化效能的相关统计参数,然后分析随机应力的频谱带宽如何影响这些统计参数,最后得到频谱带宽对疲劳强化效能的影响,由此揭示全轴随机振动环境宽频带特性的疲劳强化机理。     

基于神经网络的材料非稳态疲劳损伤可靠性研究

疲劳累积损伤是一个非稳态能耗过程,可以用遗传算法优化后的3层2 7 1BP神经网络来描述疲劳损伤的非线关系,经仿真验证表明,该神经网络具有较高的精度和泛化能力.通过对材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性的分析研究,建立了疲劳失效动态准则,并运用蒙特卡罗随机抽样法对材料疲劳寿命的可靠性进行了仿真验证;对调质45号钢在随机载荷和2级载荷作用下,进行了疲劳寿命可靠性仿真计算,仿真结果与实验结果和理论分析比较吻合.     

BP神经网络在电子设备可靠性验证中的应用

讨论了借助MATLAB的BP神经网络解决电子设备在寿命分布未知和小样本试验数据时的可靠性评估方法, 并给出了一个应用实例, 该方法可以提高可靠性评估置信度, 并能节省试验时间和费用, 特别适用于大型复杂电子设备。     

基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型

装备的抢修性是装备设计时赋予装备的一种固有属性,直接影响到战场抢修工作。抢修性模型是抢修性研究的重要内容。针对抢修性量化模型难度大的特点,尝试采用具有自学习能力的神经网络对抢修性进行仿真预测,同时为提高神经网络的性能,运用遗传算法对其优化,从而得到基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型。最后仿真结果表明该模型可较好地用于抢修性的仿真预测,能为新研制装备的抢修性设计提供有益参考。     

基于预测命中点的机动目标最优制导方法

针对导弹攻击机动目标的情况,提出了一种基于"当前"统计模型的预测命中点方法。首先对目标进行实时机动检测,并预测了拦截时刻目标的位置。基于预测命中点的结果,推导得到导弹攻击机动目标最优制导方法的解析解。该方法无需提前假设目标机动模式,适用性好。在多个假想的攻击场景下对制导方法进行了仿真,仿真结果验证了该方法是有效的。     

基于维纳过程金属化膜电容器的可靠性评估

金属化膜电容器作为惯性约束聚变(ICF)激光装置的重要元器件,其可靠性直接影响着系统的性能。为此,很多研究者对电容器的可靠性进行了评估,然而这些评估方法得到的只是电容器的总体特性,无法给出单个电容器的可靠性水平。鉴于此,提出了融合单个电容器性能退化数据与先验性能退化数据信息的可靠性分析方法,首先采用W inner过程对其性能退化过程进行建模;其次基于B ayes方法对单个电容器的可靠性进行实时评估;最后通过一个实例表明了其研究意义和实用价值。