融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

定期保障模式下舰船编队携行备件配置优化

舰船编队海上任务期间,需要制定合理的携行备件方案以提高装备的战备完好性.针对海上定期保障模式下,将多层级复杂装备结构等效为单层级,提出一种备件需求分析与配置优化的近似方法,根据系统可靠性理论,建立了多阶段任务下的装备可用度评估模型,采用基于补给周期的分段求解方法.通过算例,采用边际优化算法得到携行备件优化方案,对模型结果进行了仿真验证,结果表明:模型计算结果与仿真结果吻合,两种取整方式下的方案费效比相当,采用定期保障模式能够提高备件供应效率,进一步增强备件方案的鲁棒性.     

基于魔术公式的磁流变阻尼器参数化模型研究

为更好地描述磁流变阻尼器滞环等非线性特性,将修改的魔术公式引入磁流变阻尼器建模中,建立了新的磁流变阻尼器魔术公式模型.分析了模型参数与电流和外部激励之间的耦合关系,利用遗传算法对该模型参数进行辨识.将与阻尼器实验数据拟合的魔术公式模型,在不同工况下与目前常用的现象模型进行了仿真对比和误差分析.结果表明:新模型结构简单,能更好地描述阻尼力与外部激励之间的耦合关系,参数辨识方便快捷,各工况下精度较高,具备较好的适应性和通用性.     

基于逻辑报酬矩阵的多状态系统可靠性评估

多状态可靠性建模、分析与评估研究,对于合理管控大型装备复杂系统运行历程,科学规措配套保障工程活动,具有重要价值.针对时变需求约束下多状态装备复杂系统,通过构建逻辑报酬矩阵体系,基于任务周期逻辑累计报酬,给出系统可靠性累计特征分析与评估的通用解算方法.专题研究与案例验证表明:解算方法鲁棒性好,面向不同环境约束与评估需求,均易实现解算;适用性强,结合UGF技术,可适用于任意状态维度系统评估;程式化高,依赖矩阵向量建模,易于实现计算机自动化求解.研究结果可拓展应用于能源、信息、机械等行业多状态装备复杂系统的可靠性分析与评估,并对有效规措装备配套保障系统建设工作,具有技术指导意义.     

自适应语义表达丰富度的群决策方法

为解决群决策评估中出现的决策信息模糊以及决策反馈低效化的问题,提出了自适应表达丰富度的决策方法,该方法结合二元语义以及多标准决策分析的思路,计算每个方案相对于理想解的近似贴近度,并将输出结果利用自适应表达丰富度的模块化处理进行语义标度的重新匹配,最后,通过军港的军事效能评估案例对所使用的方法进行分析论证。     

基于性能退化的产品组合维修策略优化分析

为准确掌握产品性能退化规律,合理安排维护与视情修理组合的维修活动,根据维护条件下产品的性能退化过程,利用累积失效理论,分析产品的性能退化特点.建立基于复合泊松过程的产品性能退化模型,并对水泵转子的失效规律进行了拟合,验证了模型的有效性.建立了定期维护与视情修理组合的维修活动概率模型,给出了失效风险的解析表达式.以长期运行条件下产品费用率为目标,失效风险为约束,确定了组合维修策略优化模型.通过对平台惯性导航系统进行数值分析,优化结果能够有效地延长工作时间,实时控制失效概率,使产品具备较高的安全等级,避免失效带来的不利影响,降低了维修费用.     

基于任务的k/n(G)系统舰船备件需求预测

针对k/n(G)系统在事后维修与任务后检修相结合条件下的舰船备件需求预测问题，在备件寿命服从指数分布的条件下，首先建立了k/n(G)系统的备件需求预测模型，并给出了备件需求特征。然后，基于方便理解和简便计算的需要，以伽马型单部件需求为基础，给出了备件需求模型的工程解释和近似计算方法，并对近似算法的精度进行了验证。结果表明，备件需求模型可以更好地描述k/n(G)系统在一次海上任务期内的备件需求，近似算法具有较高的精度，可以为舰船装备备件配置问题提供参考。     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.