基于AHP—ML Ⅱ融合算法的先验分布研究

在缺乏可靠性试验数据的情况下,为得到可信的评定结论减少主观影响,需要从信息融合的角度出发,充分利用产品先验信息。以获得关于产品可靠性的更完整和更准确的判断信息,从而进一步形成对产品性能的可靠估计或预测。提出一种基于AHP-ML II的融合算法,对先验信息进行层次分析法处理后,再使用第二类极大似然估计法进行二次处理,通过不同的信息在融合后的先验分布中所起作用的大小,确定出各部分的权重因子,最后通过实例仿真分析得出该算法确实比融合前具有更好的合理性和可靠性。     

基于复合失效模式的寿命分布检验方法

产品往往受随机失效和耗损失效两种模式的双重影响,因此,构造指数威布尔分布表征该类产品的失效规律。首先,用图检验法对该类产品的寿命数据进行初步检验;其次,研究了该类产品寿命数据的极大似然估计的求解方法,进一步用伽方检验方法对寿命分布类进行了检验;最后,通过工程仿真例子说明了该方法的具体操作流程,最终验证了方法的正确性。     

兵力组织适应性设计问题研究

构建适应战场环境的兵力组织是提高我军战场对抗优势的重要途径。针对兵力组织的适应性设计问题,从兵力组织的描述方法、适应性设计方法和效能评估方法 3个方面梳理了国内外的研究现状。其中,兵力组织描述方法包括计算数学组织理论、图论和网络、多Agent系统、Petri网和信息理论;兵力组织适应性设计方法包括基于三阶段思想的适应性设计方法、基于粒度计算思想的适应性设计方法和基于扩展三阶段思想的适应性设计方法;兵力组织效能评估方法包括理论评估方法和实验评估方法。对涉及的各种组织描述方法、适应性设计方法和效能评估方法进行了详细的分析介绍,并总结了当前研究存在的不足。     

基于变权灰色关联法的高超声速目标威胁评估

针对传统灰色关联法的权重设置采用常权法没有充分考虑目标状态变化而引起威胁程度变化的情况,提出了基于变权灰色关联分析法的高超声速目标威胁评估模型。根据高超声速目标的威胁特点和威胁能力,并结合敌我双方的对抗能力,提出了高超声速目标的威胁评估指标;利用变权理论、构造均衡函数,动态调整各威胁指标的权值,使其随目标状态变化而变化;并结合灰色关联法,将变权向量与目标的灰色关联系数进行了变权综合,得到各目标的灰色贴近度,通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。     

基于集合交的欧式误差状态估计方法

基于集合交的欧式误差估计方法利用集合理论,根据已有的探测数据对目标的状态进行估计,在满足一定的条件下,计算目标状态估计集合。根据该集合确定状态的估计值以及估计的欧式误差范围。可以针对某一次具体的实验,计算目标的状态估计以及误差界。     

基于阵列式探测器的舰载高能激光武器动态精度试验方法研究

对高机动目标的跟踪、瞄准精度是舰载高能激光武器系统的重要性能指标之一,也是未来装备状态鉴定和列装定型工作的主要考核项目。以舰载高能激光武器为研究对象,系统分析了其动态精度试验的技术特点,在此基础上,针对其跟踪瞄准精度要求高的实际问题,提出了基于阵列式探测器的试验和数据处理方法,能够有效完成对舰载高能激光武器动态精度的试验与评估。     

基于排队论的空降兵部队安全着陆问题研究

针对空降兵部队安全着陆问题,首先建立空降排队模型,明确空降作战受到火力打击时为混合制排队论问题,对具体空降参数进行了分析与计算,得到了比较科学的结果,与实际基本相符,然后根据结果分析了各种参数对空降作战的影响,提出了空降作战提高安全着陆人数的对策,对空降作战人数的安排及火力的支援提供了较强的参考价值,为开展空降作战相关问题研究提供可借鉴的思路方法。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题,采用栅格化方法建立海洋环境模型,为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标,提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法,利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径,算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失,但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题,是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.     

Bernoulli抵消策略的负顾客的M/G/1排队系统

负顾客的排队模型是排队论近年来的新兴分支。文中引入了带有B ernou lli抵消策略的负顾客的M/G/1排队模型,即到达的负顾客以概率p抵消队首正在接受服务的正顾客,以1-p的概率抵消队尾的正顾客,利用补充变量法,状态转移法和L变换,最后得到系统稳态队长的概率母函数。