不确定条件下装备器材供应网规划模型

装备器材供应网是装备器材供应保障工作的重要基石,其规划问题是我军装备器材保障过程的重要战略决策之一。针对节点、边和需求的不确定性,对不确定条件下由多个区域供应子网构成的装备器材供应网的规划问题展开研究。针对问题的特点,用区间分析理论对供应网规划中的不确定性因素进行度量和运算,得到不确定性规划模型,通过区间运算转化,将不确定性模型转化为确定性混合整数规划模型,并设计采用基于禁忌搜索算法的两阶段算法进行求解,分别得到了不同参数设置下的模型求解结果,并将所用算法与模糊规划和随机规划算法的求解结果进行了比较分析。实例分析结果表明所建立的模型和算法具有较强的实用性。     

面向实体的军事仿真规则提取方法研究

针对目前军事仿真系统开发中存在的军事仿真规则提取不完备的问题,在充分发挥ECA规则提取方法优势的基础上,提出了面向实体的军事仿真规则提取方法。该方法以实体状态变迁为中心,运用系统论方法,重点分析实体的环境、功能、行为、组元和结构状态,并将分析结果引入ECA规则。通过将该方法应用于装备抢修组实施抢修的规则提取中,验证了其对于提高规则的完备性与可信性具有较好的效果。     

基于贴近度的机械设备技术状态综合评估方法

讨论了模糊逻辑方法应用于技术状态综合评估的问题,提出了基于贴近度概念的技术状态综合评估方法;介绍了专家系统开发时,基准状态集的建立、基准状态中特征参数的选择、特征参数归一化处理模型等关键技术;讨论了专家系统的运行方式和知识库扩充的基本步骤.     

边界条件对复合材料层合板准静态压痕损伤的影响

在实际的服役过程中,飞机用复合材料层合板通过四边铆接的方式与飞机金属框架进行连接,其受力时的边界条件为四边固支。以实际应用背景为基础,分别从分层损伤扩展模式、接触力、凹坑深度、损伤宽度四个方面系统地比较了四边固支和四边简支两种边界条件下,复合材料层合板准静态压痕损伤的区别。结果表明以上四种变量在两种边界条件下均存在明显差异,可为基于实际应用的复合材料准静态压痕损伤研究提供实验依据。     

层间接触与弹性模量对某导弹场坪动载的影响

为了研究某型导弹典型公路发射场坪沉降量和受力状态,利用混凝土塑性损伤模型建立某导弹无依托发射场坪有限元模型,在选取30种典型路面结构的基础上,分析了土基层弹性模量和面层与基层间黏结状况两个因素对路面动载响应的影响。结果表明:层间接触不良会导致路面弯沉、剪应力变大。同时得出该型导弹发射道路土基层弹性模量应大于20 MPa。研究结果对于评估导弹无依托发射生存能力和快速反应能力提供参考依据。     

小子样多失效模式系统可靠性竞争模型

为解决小子样多失效模式系统可靠性模型参数的估计问题,首先应用支持向量积建立小子样条件下各故障模式的规律模型,其次利用模型将各故障模式的故障数据由小子样扩充成大样本,再次采用常规的参数估算方法估算各故障模式的分布参数,最后建立多失效模式系统的可靠性竞争模型。利用所提方法,建立了小子样条件下具有两种失效模式的柴油机汽缸套可靠性竞争模型,计算结果与大样本条件下的故障预测数据吻合度较高,说明了方法的有效性。     

小子样方法在电子对抗仿真试验中的应用

小子样问题是武器装备试验必须解决的客观问题,实现小子样试验是武器装备试验追求的最高境界.仿真试验作为武器装备试验的一种手段,以其可重复、大容量等不可比拟的优势,受到有关专家的高度重视.首先从武器装备试验实际需求出发,阐述了小子样问题在仿真试验中的意义及其实现途径,最后给出了正交设计法在某型雷达侦察机仿真试验中的应用实例.通过与常规试验方法相比,其提高试验效率6倍多,试验结果分析也更科学合理,军事经济效益明显.     

机械系统状态监测特征参数评价与选取

根据机械不同异常状态出现的频率和危害度的大小,引入状态权值,建立了特征参数总体敏感性和稳定性的评价指标,采用专家系统设计思想,编写了机械状态监测特征参数评价与选取应用软件,实现了特征参数的自动选取以及对特征参数和机械状态数据的有效管理。     

基于状态的装备可靠度模型及其应用

为应用基于状态的装备可靠度模型,实现对装备的精确维修,采用了比例风险模型（Proportional Hazards Model,PHM）将装备的年龄信息及检测所得状态信息融入系统的风险函数中。考虑到样本包含截尾数据的情形,应用极大似然估计方法对模型中的参数进行了估计以及相应的模型检验。通过对该方法在一个实际案例中应用的详细分析,验证了方法的可行性。     

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。