考虑时间相关故障的多状态系统可靠性与任务成功性仿真评估方法

针对考虑时间相关故障、多状态性能输出、系统冗余储备等因素的系统可靠性与任务成功性评估问题使用解析法难以建模求解, 而一般仿真方法又存在抽样效率慢和估值精度低的问题, 提出具有时间相关故障抽样与统计方差减小相结合的蒙特卡罗仿真评估方法。首先,设计了非指数剩余分布抽样的数值计算方法, 实现了时间相关故障的随机事件抽样。其次,在此基础上结合受迫转移、失效偏倚等方差减小方法, 提高了小概率事件的仿真抽样效率, 改善了仿真评估方法的估值精度。最后,通过舰船航渡任务的算例, 验证了该方法对评估复杂系统行为和故障机制条件下系统可靠性及任务成功性的合理性和有效性。     

考虑随机共因失效的战时装备群任务成功概率仿真评估

装备群任务成功概率评估是联合作战条件下复杂装备体系任务成功概率评估的基础。针对战时装备群任务成功概率评估问题,考虑任务时间的随机性和任务过程中敌方火力打击这一典型随机共因失效事件,采用“直接法”和“间接法”两种方法对装备群任务成功概率进行仿真评估,通过算例对两种评估方法进行了分析比较。研究结果表明,采用“直接法”得到的评估结果更加准确,但是仿真效率较低;在允许误差范围内,当随机共因失效事件参数和任务时间参数在一定范围内取值时,采用“间接法”评估装备群任务成功概率更佳。     

考虑随机共因失效的战时装备群任务成功概率仿真评估

装备群任务成功概率评估是联合作战条件下复杂装备体系任务成功概率评估的基础。针对战时装备群任务成功概率评估问题,考虑任务时间的随机性和任务过程中敌方火力打击这一典型随机共因失效事件,采用“直接法”和“间接法”两种方法对装备群任务成功概率进行仿真评估,通过算例对两种评估方法进行了分析比较。研究结果表明,采用“直接法”得到的评估结果更加准确,但是仿真效率较低;在允许误差范围内,当随机共因失效事件参数和任务时间参数在一定范围内取值时,采用“间接法”评估装备群任务成功概率更佳。     

基于重要抽样技术的稀有事件仿真方法

传统的Monte Carlo方法仿真稀有事件需要较长的时间,而重要抽样技术可以有效的缩短仿真时间,提高仿真效率。因此,提出一种新的重要抽样实现方法,用来估计仿真模型中的稀有事件的概率。先选取经典的指数变换方法构造重要抽样分布类,再利用极小化重要抽样估计量方差的方法寻找最优重要抽样分布函数。仿真结果显示了该算法在估计稀有事件概率方面的有效性。     

复杂产品多分辨率模型跨层次切换技术

在复杂产品研发设计过程中,不同设计阶段有不同的设计目标,并依据仿真目标有不同类型的仿真任务,需要不同分辨率的复杂产品仿真模型参与仿真。针对多分辨率特性对模型与接口进行定义,在此基础上研究模型分辨率的控制机制,对系统结构状态和模型分辨率状态分别建立描述机制,提出系统分辨率的控制机制,梳理出一种跨层次切换技术。经过实验验证,该方法可有效解决模型分辨率切换问题,在保证仿真精度的同时,提升仿真效率,节省所需的仿真资源。该方法结构简单,有望在未来进一步推广使用。     

潜艇航行训练模拟系统层次联邦设计研究

针对基于HLA潜艇航行训练模拟系统与其它仿真系统联合进行仿真时所出现的问题，即系统内部交互信息会被参与联合模拟的联邦成员所获得，需要进行数据过滤，为此设计了层次联邦体系结构，根据实际情况，在大系统中联邦成员可以进行适当简化，将多分辨率建模技术引入到层次联邦设计中去，采用多分辨率实体建模的方法，设计出潜艇航行训练模拟系统联邦成员的多分辨率实体模型。当潜艇进行不同层次的训练模拟时，调用不同的相应层次的多分辨率实体模型，从而实现潜艇航行训练模拟系统的重用性，降低仿真复杂度，提高系统仿真开销的有效性。该层次联邦设计的实现对于提高复杂系统仿真的可重用性，丰富多分辨率建模理论有重要的意义。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

面向任务流程的装备体系完成任务概率仿真评估方法

为了解决传统可靠性建模方法无法刻画装备体系复杂性及对装备体系完成任务概率进行准确评估等问题,提出了一种面向任务流程的装备体系完成任务概率离散事件仿真评估方法。该评估方法中,采用过程流网方法对装备体系任务流程进行建模,并对过程流网扩展了时间和资源等元素,引入活动影响因子,梳理子任务及活动间逻辑关系。采用离散事件仿真方法建立装备体系完成任务概率仿真评估模型,生成实体执行仿真过程,将进入导致任务成功的端点的实体数量与生成的所有实体总量的比记为完成任务概率,设置仿真时钟记录实体执行每项活动的时间,求平均值记为任务平均时间。最后,以某典型陆军作战体系为例,说明所提出方法的可行性。     

多分辨率模型系中的一致性问题研究

在多分辨率建模中，保证不同分辨率模型之间的一致性是多分辨率建模的重要任务之一。首先提出了多分辨率模型系的概念和多分辨率模型系中模型间一致性的概念。在此基础上从仿真分析层、I／O层、状态层和结构层等四个不同层次上研究了不同分辨率模型之间的联系，给出了不同层次上模型之间一致度的计算公式。     

基于Bayes序贯检验的长周期系统动态试验方法

提出了一套基于正态分布贝叶斯序贯检验的试验设计方法,为长周期、多指标系统的小子样动态试验次数的确定提供了理论依据。该方法以待检系统的单次抽样检验合格概率为统计观测值,从假设多次抽样后的该观测值序列服从正态分布开始分析,应用正态分布贝叶斯序贯验后加权检验理论对多指标系统的序贯抽样检验过程进行设计,给出了验前信息处理、贝叶斯序贯试验及序贯截尾方案设计、序贯截尾风险增量上界计算、以及系统各指标综合合格概率估算的具体实现方法。系统仿真实验的结果表明,该方法是可行的。     

多分辨率建模在航母战斗群作战仿真中的应用研究

多分辨率建模(MRM)可较好地从不同角度不同层次描述战场实体和行为过程,被认为是现代作战仿真的一种有效方法.运用该方法对航母战斗群的作战仿真问题进行了研究.首先介绍了多分辨率模型、主要多分辨率建模方法及聚合解聚的工作程序,进而分析了多分辨率建模应注意把握的几个问题,阐述了应用多分辨率建模法研究航母战斗群作战仿真的必要性,然后使用三个抽象层次——作战层、战术层、技术层对航母战斗群进行建模,并应用聚合解聚法对位置、战损及作战效能三个要素进行了映射示例.     

修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。     

可修系统混合多任务成功概率评估模型

装备任务成功性是指装备在给定的维修保障方案下成功完成规定任务的能力,其概率度量为任务成功概率,是重要的装备保障性评估指标。可修系统是装备系统重要的组成部分,当系统执行多个子任务构成的复杂任务时,其任务成功概率不仅与系统自身的任务可靠度、固有能力有关,还与每个子任务的准备时间和执行时间、任务成功要求、维修保障能力和数量等因素有关。在充分分析多任务执行过程的特点与可修系统任务成功性影响因素的基础上,给出了一种给定维修保障方案情况下可修系统混合多任务成功概率评估模型。最后,通过一个算例来说明该模型的有效性与实用性。     

计算机生成航空兵力的多分辨率建模方法研究

仿真实体的多粒度表示在分布仿真环境中具有十分重要的研究意义.探讨了多分辨率建模的概念和内涵,对多分辨率模型的建模方法进行了比较分析.根据仿真任务的不同,适应不同的仿真阶段,建立了不同粒度的航空兵力模型.聚合级飞机的运动方程主要考虑质心运动的运动学方程,动力学模型采用极限参数模型实现.通过补充姿态角信息和飞机位置信息实现了解聚过程.通过航向控制、航迹迫近、位置迫近算法,实现了聚合过程.     

可修系统任务分析与成功性评估模型

通过分析可修系统任务执行时间的特点、任务成功要求以及执行现场维修保障条件,在综合考虑影响任务成功性因素的基础上,给出了四种情况下的任务成功概率评估模型,前三种模型分别是任务执行现场不具备任何维修保障条件下、具备备件快速更换条件下、既具备备件快速更换又具备故障件修复的条件下,对于确定和随机任务执行时间,可修系统在规定最大任务时间内不发生故障的概率。最后一个模型是在任务执行现场既具备备件更换又具备故障件修复的条件下,对于确定和随机任务执行时间,可修系统在有无规定最大任务时间内可以发生故障但总停机时间小于规定最大停机时间的概率。最后,针对其中一个模型,给出了可修算例。     

多分辨率频谱感知算法性能的参数化评估方法

多分辨率频谱感知算法是一种利用小波变换时频尺度可变特性,对宽带通信系统进行快速准确地感知的频谱感知算法。基于多分辨率频谱感知算法的特性,提出了一套频谱感知性能参数化评估方法,构建了基于OFDM信号的多分辨率频谱感知算法仿真平台。分别从小波函数基的选取、调制方式、扫描速率以及实际IQ失配问题的影响等角度,对OFDM宽带信号的感知性能进行了系统的仿真评估和分析,获得感知系统在不同参数设置时的检测概率和误检概率评估结果’为认知无线电系统的进一步设计实现与性能评估提供了重要依据。     

多阶段任务系统任务持续能力仿真模型研究

多阶段任务系统(PMS)是一种典型的复杂系统,它包括多个在时间上连续且无相互重叠的阶段任务,执行作战与使用任务的武器装备多数属于这种复杂系统。分析了PMS及任务可靠度、可信度和任务效能等任务持续能力评价参数。结合实际装备系统大都属于可用马尔可夫过程进行描述的可修复系统的特点,为简化模型复杂程度提出了一些合理的假设条件。在此基础上,结合多阶段任务系统自身特点,通过分析多阶段任务系统任务持续能力建模仿真步骤,多阶段任务系统任务效能仿真方法,建立了基于Petri网的多阶段任务系统任务效能多层仿真模型。最后结合常见的"靶场打靶"任务进行了实例验证,并对仿真结果进行了分析。     

一种多分辨率仿真模型构建方法

针对人在回路仿真推演中高层级指挥员下达作战任务与仿真系统模型指令之间的分辨率鸿沟，提出了一种基于行为树的多分辨率模型构建方法。通过改进行为树语法，实现了低分辨率作战任务解聚为高分辨率仿真系统指令；通过设计嵌入行为树的决策模型，解决了模型指令执行过程中面临的资源不确定性、执行效果不确定性问题。设计了夺取制空权作战场景，验证该方法的有效性。     

重要性抽样法研究

重要性抽样法是一种最重要的提高抽样效率的方法，由于其适用范围广，容易实现，在通信网、航空航天、自动控制等系统的可靠性安全性仿真中得到广泛研究和应用。本文从计算复杂性的角度提出了极小概率事件发生概率估计的困难，简单介绍了重要性抽样的基本原理，综述了基于随机优化和大偏差原理的技术、加速失效法、分裂法等几种最优抽样分布构造技术的实现及其适用范围，在此基础上提出基于知识的重要性抽样思想，有助于解决目前数字仿真特别是高可靠度系统可靠性仿真中的抽样效率问题。     

改进自适应重要抽样法在水文极限分析中的应用

提出了一种改进的自适应重要抽样方法, 以广义极值分布为例, 引入L-矩法, 建立样本统计特性与分布参数的联系, 估算极限事件的 发生概率. 以浙江省云港流域的24h设计暴雨为例, 计算金竹岭和仙人潭两个站点降雨量分别大于213mm和200mm的概率. 计算结果表明 改进的自适应重要抽样方法能很好地模拟水文极限事件, 叠代次数随着抽样个数的增加逐渐减小. 与常规的MC法比较, 重要抽样的效率 有显著提高. 另外, 此改进的自适应重要抽样方法还能推广到其他的分布函数.