基于神经网络的装备可靠性与维修费相关性建模

维修费用在装备全寿命周期费用中的比例很大,可靠性是装备的主要特性之一,二者存在着密切的联系。运用神经网络的方法,针对某型装甲车辆的故障以及维修费用数据,对装备维修费用与可靠性之间的关系进行了深入地研究,建立了二者的相关性模型。研究成果对于可靠性设计和维修费用控制都具有重要意义。     

可靠性增长设计在导弹系统中的应用

可靠性增长设计是提高可靠性的一种重要手段。本文通过借鉴有关资料的方法步骤，讨论了导弹系统的可靠性增长设计。根据已有的模型，我们提出了导弹系统的可靠性增长模型，并绘制出增长曲线。     

应用神经网络技术模拟扩展可靠性数据的研究

为使可靠性评估结果有较高的准确性和可信性,要求样本量足够大,而在实际上获得这些数据是很困难的,因此能否通过模拟仿真的方式在原有数据的基础上进一步产生与原样本具有同样统计规律的数据以扩大样本量值得尝试探索,基于这样的考虑,运用人工神经网络方法对可靠性数据进行了模拟仿真分析并结合不同样本数据与传统方法进行了对比,得出了有益结论。     

Duane模型在确定装备可靠性门限值中的应用

将Duane模型应用于装备可靠性门限值的确定。介绍了装备可靠性门限值的概念和现行的确定方法,阐述了Duane模型的适用条件和数学形式,分析了其在确定装备可靠性门限值方面的适用性。以军用飞机为例确定了装备的成熟期,在充分考虑影响装备外场可靠性增长因素的基础上,利用层次分析法和模糊综合评判法相结合的方法确定了Duane模型中的增长率。最后利用Duane模型确定了装备可靠性的门限值。     

马尔可夫链在可靠性计算中的一些新应用

最近马尔可夫链在可靠性计算中被广泛地应用于串联系统、冗余系统、n中取 k系统、n中连续取 k系统、退化和可修系统。此方法通过使用一个有限状态马尔可夫链统一了可靠度公式。对此方法做了一个总结     

神经网络的一般模型及在信息处理中的应用

介绍了神经网络的一般模型,并结合工作实际,将神经网络方法灵活地应用于所从事的工作中,大大提高了算法的有效性和可靠性。     

神经网络热量平衡法在电网可靠性计算中的应用

提出基于神经网络的热量平衡法（ＮＮＨＢＭ），并将它运用于最小割集的搜索之中，利用它来判断一个图的连通性．为进行实际工程应用，对该算法的软件实现步骤进行了详细的说明．最后对ＩＥＥＥ－ＲＴＳ２４节点系统［７］进行了最小割集搜索的仿真研究，证明了热量平衡法在电网可靠性评估中运用的可行性．     

柔顺复杂装备系统多状态动态退化演变可靠性建模与分析

针对复杂工况情形下,柔顺复杂装备系统内部关键零部件容易产生疲劳损伤,导致其在服役期内产生多状态退化迁移,难以评估系统动态退化过程可靠性的难题,本文通过采用齐次连续时间马尔可夫模型(homogeneous continuous time markov process, HCTMP),结合柔顺复杂装备系统动态退化机理,构建了柔顺复杂装备系统多状态动态退化HCTMP模型;并通过Monte Carlo模拟仿真了柔顺复杂装备系统退化失效风险.在柔顺复杂装备系统多状态动态退化HCTMP模型基础上,引入了动态瞬时期望、动态集成期望和状态滞留时间等敏感性测度指标来评估动态退化过程可靠度.案例研究表明,柔顺复杂装备系统多状态动态退化HCTMP模型能有效解决评估多状态动态退化过程的可靠性难题,为维修决策提供重要依据.     

基于确信可靠性理论的蠕变寿命模型应用研究

蠕变持久寿命的评估一直受到理论与工程领域的研究和关注,基于确信可靠性理论这一可靠性领域的新理论所提出的可靠性的三个科学原理建立了蠕变寿命的确信可靠度模型,并使用不确定理论表征参数的不确定性.通过案例研究分析了模型参数的不确定性,并将所得结果与基于失效时间数据的概率分布建模进行了对比.分析认为,基于确信可靠性理论的蠕变寿...     

一种参数估计方法及其在可靠性增长分析中的应用

在可靠性增长分析中,研究Gompertz模型,Duane模型和AMSAA模型的参数点估计方法的文献有很多。本文应用微分回归方法,获得了上述模型参数的又一种点估计,其优点在于:点估计的表达式能显式给出且计算简便。     

系统可靠性分配的神经网络模型

对系统可靠性的代数分配法的复杂性因子的计算方法提出修正因子,建立修正后的代数分配法的多层前向神经网络模型。利用误差反向传播的改进算法对样本数据进行训练,并用另外的一些样本数据验证模型的应用效果。同时提出综合因素分配的神经网络模型。     

一种混沌神经网络及其在优化计算中的应用

研究了一种具有混沌特性的神经网络 ,该网络具有瞬态混沌响应 ,类似于Hopfield网络的结构 ,但有比Hopfield网络更加丰富的动力学特征、更强的全局搜索能力。通过把混沌动力学与收敛动力学相结合 ,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡 ,达到控制混沌的目的 ,并且提供一个在全局最优解附近的初值 ,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题。该网络模型可以用来解决复杂的非线性优化问题。     

定检数据出现“倒挂”和零失效、装备贮存可靠性的评估

部件在贮存期进行定期检测,常常出现数据“倒挂”和零失效的现象,为合理利用这些数据,评估装备在定检时的贮存可靠度,本文选择了合适的数学模型,并得到了一些合乎实际的结果。     

BP网络泛化能力改进研究

详细阐述了防止BP网络过度训练的方法,总结了常用的增强网络泛化能力的方法。并在此基础上,提出了基于主要影响因素和基于修正误差函数来增强网络泛化能力的方法,取得了良好的效果,提高了BP神经网络的适应性。     

网络可靠度分析全概率分解法的计算机化算法

全概率分解法是计算网络可靠度的重要方法,但一般文献中大都认为该法不易计算机化。本文采用矩阵操作技术,提出了一种全概率分析法的可计算机化的计算方法。这种方法对无向、有向网络均适用,实现简便,分解元的选定不依赖于人工,实现效率高。最后给出了一个算例。     

神经网络在装备保障性评估中的应用

利用人工神经网络及BP网络理论,在对装备保障性评估指标体系分析的基础上,对保障性综合评估模型进行了探讨,并分析其设计方法和局限性,旨在提高装备保障性评估的效能,进而提高装备战斗力.     

贪婪取走启发式算法在离散网络选址中的研究

物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。介绍了一种离散型网络选址模型-P-中值模型及其一般迭代解法即贪婪取走启发式算法,并提出一种基于改进的P-中值选址模型,使得该模型更客观,科学和实用。通过实例分析说明该模型在物流配送中心选址中的有效性,为实际的选址决策提供理论参考。     

企业资本结构及其影响因素的关系研究--多元线性回归模型与神经网络模型的比较与应用

将神经网络模型引入企业资本结构及其影响因素的关系研究领域,并使之与传统的多元线性回归模型相比较,选取1051家中国上市公司2002年的横截面数据,以资产负债率为资本结构的表征变量．以规模、盈利性、成长性、非债务税盾、资产结构、资产流动性、产品独特性、产生内部资源能力等公司特征为自变量,对上市公司资本结构及其影响因素进行实证研究,并对两模型实证结果进行检验与分析,得出神经网络模型的SSE较小、预测能力较强的结论。