威布尔比例风险模型装备状态维修检测间隔期研究

针对装备的实际寿命受到多种复杂因素影响的情况,以威布尔比例风险模型为基础,建立了反应装备状态的可靠度模型,针对传统参数估计方法的不足,提出了利用遗传算法进行模型参数估计的方法。同时,利用主成分分析法,保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,简化了状态参数。以故障风险为决策目标,建立了状态维修检测间隔期决策模型。通过实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

改进熵系数法的预警机探测引导能力评估

引入欧氏距离来度量基于离差最大化法与熵系数法确定的两个权重向量的相似度,在相似度最大约束条件下,确定了熵系数法中参数ρ值,解决了参数ρ取值人为主观性的问题。采用区间数来表示专家对指标间的相对重要性,克服了实际中难于得到准确决策信息的问题。将区间数特征向量法确定的主观权重和改进的熵系数法确定的客观权重集成得到组合权重,采用加权算术平均算子对4种预警机的探测引导能力进行了计算。     

磁悬浮列车系统轨道动力学分析与试验研究

本文建立了磁悬浮列车系统轨道动力学方程组,讨论了轨道结构参数对弹性轨变形、极限速度及模态的影响,并结合KDⅢ车的试验结果作出分析。     

一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法

介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域.     

区间分解组合迭代算法用于非确定结构系统的静力区间分析

对于结构参数向量界限绝对离差较大的非确定结构系统,迭代计算收敛条件难以满足,修正迭代算法不能直接用于其区间有限元静力控制方程的求解。采用区问分解组合求解策略,考虑区间矩阵、向量元素间的相关性,直接对结构参数区间进行区间分解,将非确定结构系统区间有限元控制方程的求解转化为若干个子区间有限元静力控制方程的修正迭代求解,提出了一种求解过程可逆的区间分解组合迭代算法,用于结构参数向量界限绝对离差较大的非确定结构系统的静力区间分析。算例结果表明,该方法是有效的。     

基于威布尔比例故障率模型的装备检测间隔期多属性模糊决策方法

在对威布尔比例故障率模型进行研究的基础上,以可接受的故障风险为约束,计算了装备的检测间隔期。由于装备使用受到故障风险、检测费用、可用度及停机时间等多属性影响,运用基于加权投影折中法建立了模糊多属性状态检测周期决策模型,实现了多因素条件下状态检测间隔期的综合优化决策。最后,通过实例分析验证了该模型的适用性。     

线导鱼雷的导引算法、方法和方案及使用性能

依据水下平台获取目标信息的特点和线导鱼雷的导引机制,阐述了线导鱼雷导引控制有关术语的概念、解决的问题及相互关系,指出改善线导鱼雷导引使用性能的根本环节在于对导引方案的优化。通过对“自动导引”方案存在问题的分析,提出优化线导鱼雷导引方案,必须突破依靠单一探测器和“全程跟踪”观念的束缚,充分利用来自各种渠道的目标信息和鱼雷的速度资源,发挥作战使用者的主导地位,才能提高其适应复杂作战环境的能力,进而发挥出武器装备应有的作战效能。     

密集目标有偏航迹整体匹配关联方法

针对密集目标和传感器探测存在较大系统偏差的复杂条件下的分布式融合中航迹关联问题,设计了一种整体匹配航迹关联方法,首先将所有航迹划分成若干个关联聚,对各传感器都有多个目标航迹的关联聚采用多目标点图整体匹配,对某传感器只有单目标航迹的关联聚采用航迹段整体匹配,从而获得关联聚内所有航迹的关联关系。在仿真分析中,随机产生态势,分别计算新算法在不同情形下的漏关联、正确关联率、错误关联率。仿真验证结果表明该算法在不同目标密集程度、系统误差情形下都有较好的适应性。     

逐步增加Ⅱ型截尾样本下k/N(G)系统可靠性指标的置信区间

在逐步增加Ⅰ型截尾样本下,研究k/N(G)系统可靠性指标的区间估计问题。假设部件寿命服从指数分布,利用极大似然法和Bayes方法,首先给出了部件失效率的Bayes近似置信区间,其次推导出了系统可靠度和平均寿命的Bayes近似置信区间的计算公式。最后给出随机模拟例子,并对置信区间的精度进行了讨论。     

一种新的雷达辐射源分选算法

未知信号分选是当今信息战中一项重要技术.基于相像系数的分选可以根据信号重频的调制方式不同将信号进行分类,而PRI(pulse repeat interval)变换法作为一种经典的依据到达时间进行分选的算法具有其独特的优势,但这2种方法都有各自的缺陷.采用将相像系数和PRI变换相结合的算法,首先计算雷达脉冲信号的频谱与矩形信号和三角信号的相像系数,随后依据相像系数采用模糊C均值法对信号进行聚类,最后依据PRI对聚类后的信号进行分选.模拟仿真验证了方法的有效性.