固体火箭发动机装药贮存寿命预测方法

针对固体火箭发动机装药贮存寿命预估的难题,开展了固体火箭发动机贮存可靠性、装药老化性能、药柱结构完整性分析等几个方面的研究,建立了GM-RBF网络模型、基于修正Ar-rhenius的交变温度预测模型、基于加速老化和结构完整性分析的装药贮存寿命预估模型,从不同角度来对装药贮存寿命进行组合预测.在此基础上,设计和开发了预测系统,通过实验数据和仿真分析,得到实例的装药贮存寿命区间为10.5～13.2y.研究表明:这种组合预测的方法避免了单一算法的局限性,提高了预测精度.     

随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的导弹部件寿命预测

为了解决某型导弹部件的贮存寿命预测问题,提出了一种随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的寿命预测方法。针对产品存在退化失效与突发失效两种失效模式,利用Wiener、Gamma及Inverse Gaussian等随机过程模型拟合各性能参数的退化数据,并采用Copula函数进行相关性退化失效建模;利用随机环境应力冲击解释突发失效的机理,并采用非均匀泊松过程对突发失效建模;进而建立退化失效与突发失效竞争的贮存寿命预测模型。实例应用说明所提方法能够反映出导弹部件的失效规律,比传统预测方法具有更高的预测准确性,具有较好的工程应用价值。     

导弹用非金属材料贮存期评估技术及应用

非金属材料的老化是影响导弹贮存可靠性的重要因素之一。本文针对导弹用非金属材料,介绍了国内外关于贮存期评估技术研究的现状和应用,总结了非金属材料的典型老化模型和寿命评估方法,分析预测了非金属材料贮存期评估技术的发展方向。     

基于退化失效与突发失效竞争的导弹剩余寿命预测

为了提高导弹剩余寿命预测结果的准确性,本文综合利用导弹的性能退化数据和突发失效时间数据,提出了基于退化失效和突发失效竞争的剩余寿命预测方法。在引入状态空间模型评估出整弹退化程度的基础上,采用Gamma过程建立退化失效模型;在假定突发失效概率与整弹性能退化程度相关的前提下,采用Weibull分布建立突发失效模型;进而建立退化失效与突发失效竞争模式下的导弹可靠度模型。案例应用证明了所提方法的有效性,对准确预测导弹剩余寿命,有效开展视情维修具有一定的工程价值。     

基于多源信息融合分析的 导弹贮存寿命评估方法

对于长期贮存的导弹,通常能获取的贮存信息仅为贮存期内的年检数据与少量的例行试验数据,贮存信息相对匮乏,对导弹贮存寿命与可靠性评估工作非常不利。为解决这种工程实践中存在的实际问题,发展了一种采用工程加速贮存与地面鉴定试验相结合的加速贮存信息获取方法,获取典型单机与简单系统贮存信息。将典型单机与非金属材料加速贮存信息与地面鉴定试验信息、现场贮存信息、贮存环境数据以及例行试验信息等数据信息融合处理,建立基于多源信息融合的贮存信息数据库。在此基础上,建立基于现场贮存信息与加速试验信息融合分析的导弹贮存寿命与可靠性评估方法,并给出导弹在现有贮存时间下,继续贮存一定年限的可靠度。     

基于可靠度预测模型的导弹贮存寿命分析方法

针对导弹在进入正常贮存周期前经历状态不详的情况,论文基于导弹贮存可靠度预测模型,提出了一种贮存时间投影估计方法,获得了贮存时间这一关键参数,为进行贮存寿命分析奠定了基础。     

基于故障数据的某型导弹失效风险排序方法

以某型导弹寿命预测为研究背景,按专业将该型导弹分为弹体、动力系统、电子电气设备等8个分系统,采用FTA-FMMEA方法分别对其进行失效模式和机理分析,并引入严酷度等级和失效模式发生概率等级,构建失效模式风险评价模型,对导弹各分系统的失效危害度进行定量分析。根据服役期间导弹现场失效数据并结合先验信息,提出了基于Bayes估计的各失效模式发生概率求取方法,给出了导弹各分系统的失效排序,确定了导弹薄弱环节,为后续贮存寿命预估提供依据。     

基于灰色理论的导弹装备故障间隔时间预测

导弹装备的故障间隔时间是其可靠性参数的重要指标,通过分析导弹装备的特点,建立了故障间隔时间预测模型.考虑到导弹装备的故障数据量有限,用一般方法准确地预测很困难,因此提出用灰色预测模型进行预测的方法,建立了GM(1,1)预测模型并用数据进行验证.验证结果表明该方法具有很好的预测精度,可用于装备故障间隔时间的预测和估算.     

预防性检测系统设计

导弹贮存期间经历多次测试维修,检测数据繁杂,只有更好地利用其现场数据才能更合理预测导弹寿命及检测时间。结合装备失效率曲线,提出了4种导弹现场检测数据采集方案,设计了一套预防性检测系统。以方案1的数据进行算例分析,结果验证系统的正确性与实用性。     

卫星参数趋势预测EMA熵组合算法

卫星遥测参数的趋势变化状态对卫星故障预测的判断起到重要的指导作用,立足于遥测参数特性,提出等高线预测方法,从特征数据出现的时刻对参数进行趋势预测。为了提高预测精度,引入EMA(增加期望模式)误差分析模式,结合之前提出的新息灰预测模型,根据熵组合基本原理建立基于EMA熵组合预测模型。通过工程数据仿真计算,并利用预测有效度对各种算法进行评估,结果验证了基于EMA的熵组合预测模型的正确性和可靠性。     

空空导弹电子产品加速寿命试验模型研究及应用

为快速预估某空空导弹电子产品的贮存使用寿命,针对其不同贮存使用环境,利用加速寿命试验的设计原则,设计了加速老化试验方案,并对弹用三极管电子产品进行了加速老化试验,根据试验数据拟合了相应的模型参数。该试验方法及模型为准确评估空空导弹在不同环境应力下的技术状态提供了有效的研究途径。     

非恒定温度场合弹上性能退化型部件贮存可靠性评估

导弹在贮存期内要反复经历运输、存放、检测、维修和战备值班等过程,其环境温度并不恒定,而是在一定范围内发生动态变化。对性能参数有变化趋势的弹上部件而言,有必要考虑环境温度变化对其可靠性的影响,因此提出一种非恒定温度剖面下的贮存可靠性评估方法。首先,分析产品实际性能退化的特点,选择带有非线性漂移项的Wiener过程描述产品的退化性能,推导出试验环境下产品的寿命分布。然后,采用Gamma分布拟合贮存期间的弹内温度分布。进而利用比例风险模型描述温度变化对产品可靠性的影响,推导弹上性能退化型部件在非恒定温度剖面下的无条件寿命分布,并给出模型参数的极大似然估计。算例表明本方法实际可行。     

基于成败试验的导弹贮存可靠性Bayes分析模型

针对传统导弹贮存可靠性分析方法的缺点, 提出了一种Bayes分析模型.这种模型以狄氏分布为先验分布, 综合利用了历史信息和专家信息, 结合导弹检测时间段的成败试验数据, 给出了各检测时间段可靠性的联合后验分布, 然后利用Gibbs抽样算法进行后验推断, 得到了各阶段可靠性的Bayes估计和区间估计.此外, 基于当前试验数据, 利用这种模型以预测未来导弹贮存可靠性.算例表明这种Bayes模型参数含义清楚, 利于工程应用.      

基于模糊贝叶斯的导弹武器系统可靠性和可用性分析

综合考虑了装备、保障系统、管理和人员、保障方案等要素,提出了一种基于模糊贝叶斯的导弹武器系统可靠性和可用性分析方法,将先验信息和样本数据有效融合,采用模糊随机变量来处理数据的不确定。通过算例分析,验证了模型的有效性。结论表明,该方法所得的评估结果符合装备的实际情况。     

基于BP网络的机载导弹备件需求量预测

针对机载导弹部署后期与备件有关的各项保障数据比较充足的情况,在进行备件需求量影响因素分析和量化的基础上,应用BP神经网络模型对其进行了预测。仿真结果表明,充分利用了各有用数据,能有效提高预测的可靠性和准确性。     

偏转弹头导弹动力学建模

偏转弹头控制是一种新型的导弹控制方式,精确动力学模型的建立对于导弹性能、稳定性和控制的分析是必不可少的。本文采用多体动力学建模方法中的凯恩(Kane)方法对偏转弹头导弹建立了动力学模型。首先建立合适的坐标系,选取8个变量的速率为广义速率,之后推导了弹身弹头的运动学方程,接着得到广义主动力和广义惯性力,其中将控制弹头偏转的作动力矩视为主动力矩而非理想约束考虑进广义主动力的计算中,最终得到导弹的8个标量动力学方程。推导过程显示凯恩方法比牛顿-欧拉方法推导过程更为简化。利用得到的精确动力学模型进行动态仿真,通过比较研究了采用弹头质心位于弹头偏转铰链中心假设下的简化模型对导弹动态响应的影响,结果显示,在弹头偏转较慢时简化模型会带来较大的动态响应误差。     

空空导弹成像制导系统动态仿真技术研究

提出了一种用于空空导弹制导系统动态仿真测试的数字成像导引回路设计与实现方法。通过设计合理的数字模拟接口并将真实的红外成像导引头用数学模型替代,可以实现数字导引头与导弹飞控舱实物的有效连接,完成灵活的制导系统数字/实物多重组合动态仿真。在保证必要的红外目标辐射特性和运动特性建模精度基础上,采用这种方法可以满足导弹制导算法的研制和调试需要。该方法目前已在某型红外数字化空空导弹的制导系统算法研制中获得应用,取得良好的应用效果。     

Research of Step-down Stress Accelerated Degradation Data Assessment Method of a Certain Type of Missile Tank

The performance degradation rates of the missile tank are generally time-varying functions uneasily evaluated by general classical evaluation methods. This paper develops a segmented nonlinear accelerated degradation model (SNADM) based on the equivalent method of accumulative damage theory, which tackles the problem that product life is difficult to be determined with degradation rate being a function of the variable of time. A segmented expression of the function of population accumulative degradation is derived. And combined with nonlinear function, an accelerated degradation function, i.e., SNADM is obtained. The parameters of the SNADM are identified by numerical iteration, and the statistical function of degradation track is extrapolated. The reliability function is determined through the type of random process of the degradation distribution. Then an evaluation of product storage life is undertaken by combining the statistical function of degradation track, reliability function and threshold. An example of a missile tank undergoes a step-down stress accelerated degradation test (SDSADT), in which the results with the SNADM and the classical method are evaluated and compared. The technology introduced is validated with the resultant coincidence of both evaluated and field storage lives.