一种时频结合分析的仿真结果动态一致性检验方法

针对武器系统的大量动态输出过程具有非平稳和短时序的特点,提出了一种时频结合分析的仿真结果动态一致性检验方法,根据分析过程中的步骤、方法和规则,建立了动态一致性检验框架。该方法首先通过分析传统灰色关联分析方法的不足,从序列间的距离和形状两方面考虑,提出了一种改进的灰色关联度模型,在时域内对仿真数据的动态一致性进行了检验。然后运用最大熵谱估计方法并结合小波多尺度分析理论对信号分解重构无需先验知识的特点,对非平稳数据进行了平稳化处理完成了频域内仿真数据的一致性检验。最后根据对两种不同角度得到的一致性检验结果的冲突分析,运用合成规则获得仿真数据动态一致性检验的综合结果。通过对电磁轨道炮发射过程放电电流的一致性检验,验证了该方法的有效性和可行性。     

战技指标对武器系统效能影响程度的灰色量化

以灰色系统理论中的灰靶贡献度理论为依据,给出了一种确定性能指标对武器系统综合性能影响程度的灰色量化方法。首先以该理论为依据,构造分析方法的数学模型;以数学模型为工具,求各指标的灰靶贡献度,进而确定各指标对效能影响程度的相对大小。在对算例结果进行分析时,通过将该方法所得结果与用传统方法求解武器系统火力突击指数时,通过实验所确定的权系数值进行对比分析,验证了该方法的有效性。     

成败型武器性能评估中的“淹没”问题研究

武器性能评估中,当真实试验数据样本量不足时,可利用Bayes方法将仿真试验数据作为先验信息.但若先验信息处理不当,就会出现大量仿真试验数据"淹没"真实试验数据的情况,使评估结果失去意义.提出一种基于全概率思想的先验信息综合方法,通过在成败型武器性能评估中的应用,表明该方法能合理考虑仿真系统可信度的影响和仿真试验数据的重要性,较好地解决了真实试验数据的"淹没"问题.     

Study on effectiveness evaluation of weapon systems based on grey relational analysis and TOPSIS

To evaluate the effectiveness of weapon systems, the advantages and disadvantages of grey relational analysis and TOPSIS for multiattribute decision-making is pointed out, and an effectiveness evaluation model of weapon systems by combining grey relational analysis and TOPSIS is proposed. The model aggregates the grey relational grade and the distance to a new integrated closeness and reflects not only the trend but also the situation of the alternative. The example illuminates that the model is effective for the effectiveness evaluation of weapon systems.     

单部件加速退化系统的视情维修策略优化

针对单部件加速退化系统,研究了基于灰色模型、偏最小二乘回归和改进灰狼算法的最优视情维修策略,通过优化检测间隔和临近失效阈值最小化系统的平均维修费用率。维修策略优化中,考虑到维修数据的稀疏特性,利用适合小样本建模的灰色模型理论建立系统的加速退化模型;考虑了维修次数、系统退化状态与系统维修用时之间的多重相关性,利用偏最小二乘法建立了维修用时的多变量回归模型。在此基础上,给出基于系统平均维修费用率的目标函数,利用改进灰狼算法求解最优决策变量。通过算例说明了该最优视情维修策略的可行性。     

小样本多技术状态性能可靠性的仿真评估方法

针对大型产品性能试验的多技术状态、小样本特点,提出了基于环境因子仿真的性能可靠性评估方法。运用仿真技术获得了环境因子的仿真结果;利用环境因子将多技术状态下的试验数据折算为产品设计状态下的性能试验数据,基于折算后的性能试验数据得到了产品性能可靠性估计。最后,通过一个仿真实例说明了折算模型具有稳健性。     

Small sample Bayesian analyses in assessment of weapon performance

Abundant test data are required in assessment of weapon performance.When weapon test data are insufficient,Bayesian analyses in small sample circumstance should be considered and the test data should be provided by simulations.The several Bayesian approaches are discussed and some limitations are founded.An improvement is put forward after limitations of Bayesian approaches available are analyzed and t he improved approach is applied to assessment of some new weapon performance.     

装备效能仿真试验因子灰色关联筛选方法研究

装备效能仿真试验因子众多且分布各异,这导致仿真试验成本增加。提出了一种基于灰色关联分析的试验因子筛选方法。基于少量仿真试验样本数据,通过计算各试验因子相对于装备效能值的灰色绝对关联度,筛选出较敏感指标,从而实现试验因子空间降维,降低仿真试验成本。以某型防空导弹武器系统作战效能仿真试验因子筛选为例,验证了该方法的可行性。     

战术导弹武器系统抗干扰性能综合评定

本文是在研究战术导弹武器系统抗干扰性能指标体系的基础上,应用模糊数学的隶属度概念,对抗干扰测试数据进行预处理,建立抗干扰性能模糊矩阵。然后对矩阵中的干扰模式向量和抗干扰能力向量二重权向量处理,由此引出“综合抗干扰能力向量和因子”的概念,并给出了计算公式。提出以“综合抗干扰能力因子”度量武器系统及其分系统综合抗干扰能力,并阐明了该方法的优点。文中还给出武器系统抗干扰性能综合评定的实例。     

基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹命中概率估计方法

有效估计反巡航导弹武器系统命中概率是确定反巡航导弹武器系统弹药消耗的基础, 反巡航导弹试验成本高, 导致数据不足, 给估计反巡航导弹武器系统的命中概率带来困难。本文以防空试验中靶面落点服从二维联合正态分布的现象为切入点, 结合巡航导弹等效矩形域的特点, 提出了基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹武器系统命中概率估计方法。选取正态分布和逆伽马分布作为反巡航导弹武器系统命中概率特征参数的先验分布, 并通过贝叶斯分析方法得到相应的后验分布函数。采用参数估计得到先验分布中的超参数, 确定命中概率的最大后验估值, 示例表明了方法的可操作性, 具有广阔应用前景。     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

潜空导弹武器系统作战效能评估模型

针对潜空导弹武器系统作战效能评估中不确定性指标难以进行量化的特点,将灰云模型应用到白化权函数中,改进了灰色评估法白化权值的确定方法,实现了定性与定量评估的有效转换.并采用三标度法构造判断矩阵,克服了传统层次分析法求权值不够客观且需要进行一致性检验的缺点,建立了集成灰云模型和改进层次分析法两者优点的作战效能评估模型,提高了效能评估的可信度,为潜空导弹武器系统作战效能的评估提供了有效途径.     

Response surface method using grey relational analysis for decision making in weapon system selection

A proper weapon system is very important for a na- tional defense system. Generally, it means selecting the optimal weapon system among many alternatives, which is a multiple- attribute decision making （MADM） problem. This paper proposes a new mathematical model based on the response surface method （RSM） and the grey relational analysis （GRA）. RSM is used to obtain the experimental points and analyze the factors that have a significant impact on the selection results. GRA is used to an- alyze the trend relationship between alternatives and reference series. And then an RSM model is obtained, which can be used to calculate all alternatives and obtain ranking results. A real world application is introduced to illustrate the utilization of the model for the weapon selection problem. The results show that this model can be used to help decision-makers to make a quick comparison of alternatives and select a proper weapon system from multiple alternatives, which is an effective and adaptable method for solving the weapon system selection problem.     

基于灰色关联分析的软件工作量估算方法

针对历史数据少、信息贫乏的软件估算问题,提出了一种基于灰色关联分析的工作量估算方法。首先结合灰色关联理论分析了项目特征与工作量的关联度,然后利用回归技术选取最优特征集;在此基础上,计算新项目和历史项目的关联度,并根据关联度大的项目估算软件工作量;最后通过4个典型的软件数据集对估算方法的性能进行分析。实验结果表明,该方法能够在历史数据少的情况下准确估算出软件工作量,其性能优于基于回归分析、BP神经网络和类比估算等方法;而选取最优特征后的灰色关联方法,由于剔除了与工作量相关程度低的特征因子,进一步减小了工作量估算的平均误差率。     

考虑动态重构的装备体系可用性及弹性分析

要素协同作战框架下武器装备体系具有可动态重构的系统特性, 既增加了体系的复杂性和交互性, 又使其具有了更为明显的弹性特征。本文首先提出了装备体系弹性多层级评价方法, 确定了组成体系的关键装备要素。其次, 以典型的关键装备要素——武器系统为对象, 提出了基于动态双阈值多状态权重k-out-of-n系统模型的装备体系的性能可用性及弹性分析评价方法。最后, 以编队协同防空作战体系为对象进行案例应用研究, 得到了性能阈值恒定、随时间变化和动态变化这3种情况下的火力网可用度和弹性随时间变化的规律, 并验证了所提模型与评价方法的有效性与实用性。     

灰熵并行分析引导PSO求解多目标优化问题

提出采用灰熵并行分析法引导粒子群算法求解多目标优化问题。灰熵并行分析法综合灰色关联分析法与信息熵的特点,对数据序列计算灰关联系数,同时并行地对数据序列计算信息熵及熵值权重,将灰关联系数与熵值权重结合求得灰熵并行关联度。〖JP2〗通过粒子群算法对优化问题的多个目标构建与粒子数相同数量的目标值序列,计算每个序列的灰熵并行关联度值,利用该值作为算法适应度值的分配策略引导粒子进化。以10个典型作业车间调度问题为例进行实验,结果与差分进化算法及遗传算法进行比较,表明灰熵并行分析法可以有效引导各算法进化,使算法在收敛性和分布均匀性方面表现良好,且粒子群算法的优化结果要好于其他两种算法的结果。     

基于FDN的装备体系任务能力依赖性分析

为了深入分析装备体系内各装备系统在任务执行过程中自身性能退化对其相互依赖性的影响, 并准确把握体系内各装备系统在自身性能退化和相互依赖性的双重影响下其当前效能的演变规律, 对传统功能依赖网络分析(functional dependency network analysis, FDNA)方法进行了一定改进。引入自身效能退化系数, 给出考虑时间因素的动态FDNA算法; 以Markov过程为基础, 构建体系内装备系统的性能退化模型, 为自身效能退化系数的计算提供相应依据, 从而提出一种基于功能依赖网络的装备体系任务能力依赖性分析方法, 并用案例验证了方法的可行性。     

采用递进Bayes估计评估导引头抗干扰性能及仿真

Bayes估计在武器系统性能评估中受到越来越多的重视,提出采用递进的Bayes估计方法,充分利用导引头研制过程中各阶段的实验数据,综合评估红外导引头抗干扰性能。文章采用层次分析法分析了试验样本采集对评估结果的影响,导出了各攻击区内实验样本的比重。最后以数字仿真验证了该方法的可行性。     

电子装备试验数据的灰色处理

提出利用灰色系统的相关理论对电子装备试验数据进行处理。介绍了粗大误差的判别与剔除方法、系统误差的判别方法、标准差的求取方法以及数据结果的求取方法等,最后基于MATLAB对某次试验中的数据进行了仿真处理,并从理论上对方法的可行性进行了分析。例子及分析结果表明,该方法简单可行,对数据没有分布要求,数据处理结果有较高的置信水平。     

DIS演练过程的记录与重演

目前,分布式交互仿真(DIS)已经成为武器对抗、武器性能测试的重要手段。在DIS仿真过程中,过程数据的记录与事后的重演对演练过程的再现起着决定性的作用。本文就DIS演练过程的记录与事后重演的技术进行了讨论。