基于改进 AHP-EWM的导弹装备保障能力模糊综合评估

针对导弹装备保障活动技术复杂、保障能力评估难度大的问题,提出将层次分析法(Analytic Hierarchy Pro. cess,AHP)与改进的熵权法(Entropy Weight Method,EWM)结合,修正主观赋权导致的可信度较低的实际情况,综合确定各要素权重,运用模糊综合评价法评定出各保障要素优劣等级及导弹装备保障能力水平。通过实例分析与评估,得出了该单位导弹装备保障能力与实际相符合的结论,验证了该方法的有效性,并指出了该单位保障能力短板及提升建议。     

导弹装备保障资源试验与评价方法研究

介绍了导弹装备保障资源及其试验与评价的涵义,描述了导弹装备保障资源参数,重点讨论了导弹装备保障资源试验与评价的原则、程序、计划、内容及具体实施方法.     

海军导弹武器装备使用保障费用灰色研究

分析了导弹装备使用保障费用的影响因素,建立了费用分析模型,并针对海军导弹装备使用保障费用信息特点,引入灰色理论,建立了GM(1,1)模型,用于装备使用保障费用的预测和计算.     

基于神经网络的导弹武器系统保障资源评估

科学的评估导弹武器系统保障资源对提高部队保障能力及装备保障指挥决策具有重要的现实意义;文中基于人工神经网络理论及BP网络原理,建立了导弹武器系统保障资源评估模型,初步形成对装备保障资源各基本内容的评估。最后,结合实际导弹武器系统保障资源实例进行了分析。     

导弹机动化机械保障装备结构可靠性设计

阐述了根据导弹机动化机械保障装备的作战环境和结构特点,以及受力情况,应用应力-强度干涉理论及系统理论,对导弹机动化机械保障装备进行的结构可靠性分析和设计,以提高其在不同的作战环境中保持较高的战备完好性.     

论贮存检测对导弹及仪器设备的影响

分析了导弹故障率较高的部件及元器件的失效机理,论述了贮存检测对导弹及仪器设备的影响,对做好导弹贮存保障、提高装备可靠性具有参考意义.     

基于组合预测模型的某型导弹贮存寿命评估方法

科学确定导弹的贮存寿命对提高部队装备保障能力和战斗力具有重要的现实意义。针对导弹贮存数据具有“少数据”和随机波动性较大特点,建立了灰色GM（1,1）评估模型和马尔可夫模型的组合预测模型,并应川此组合预测模型解决了某型导弹贮存寿命评估的问题。结果表明,该方法对现有数据拟合程度较好,预测精度较高,克服单一预测方法的不足,有效性强,使用价值大。     

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。     

着眼提高海军导弹部队保障能力探讨保障装备发展思路

从导弹保障装备论证设计的角度,探讨提高海军导弹部队保障能力应考虑的一些问题.     

导弹装备保障指挥系统集成研究

根据部队实际情况,深入阐述了部队对于导弹装备保障指挥系统的具体需求,并给出了系统的设计思路。     

导弹测试设备配备方法研究

考虑部队担负作战任务的特殊性,依据导弹测试设备的使用特点,提出了利用作业时限法配备导弹测试设备的新思路,并给出了部队导弹测试设备配备的详细分析计算过程。     

基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法CSCD

针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法。基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别。仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑。     

含支承松动故障的弹用涡扇发动机整机振动建模与机匣响应特征

针对某型弹用涡扇发动机结构特点,建立了一种转子-支承-机匣整机模型,对转子与机匣采用有限元梁模型,支承采用集总质量模型,引入支承松动故障模型,利用数值积分方法求解耦合系统的响应.基于机匣加速度信号,研究了对称刚度以及不对称刚度模型下松动故障的冲击特征分析.结果表明:①松动故障所引发的机匣加速度时域波形具有上下不对称性冲击特征以及频谱中出现倍频特征;②仿真计算结果与实际弹用涡扇发动机试车数据时域波形特征以及频谱特征非常一致,而且验证了不对称刚度松动故障模型更适合弹用涡扇发动机的松动故障建模.      

基于机器学习的导弹干扰试验效果评估实证研究

针对复杂电磁环境下导弹干扰试验影响因素众多,难以量化,试验数据采集困难以及实验数据中普遍存在类不平衡等问题,基于机器学习创建导弹试验干扰效果评估模型,采用随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、多层感知机等常见模型对导弹试验干扰效果进行评估。特别针对小数据样本中的类不平衡问题提出 2阶段分类模型,采用过采样方式解决类不平衡问题并采用随机森林进行分类。基于开源的导弹干扰效果评估数据,通过实证研究说明,基于过采样的随机森林模型在干扰效果评估问题中具有较强的泛化能力和鲁棒性,在 AUC指标上,该模型比多层感知机模型在中位数上最多提高 60%,建议在后续的试验中采用该模型进行导弹干扰效果评估。     

基于动态时差和粒子群算法的导弹技术保障人力资源优化配置方法

针对导弹技术保障中人力资源使用大起大落现象,将粒子群算法运用到网络计划的资源均衡优化中。研究了资源均衡优化问题的评价模型,引入了基于动态时差的优化方法,提出了基于粒子群算法的资源均衡优化方法,选取了一个算例进行了实例验算,验证了该方法在导弹技术保障人力资源优化配置中的可行性和有效性。     

基于测试数据的雷达导引头技术状态评估

雷达导引头是导弹的关键部件,决定着导弹的综合作战能力。文章针对雷达导引头技术状态评估进行研究。首先,基于测试数据对雷达导引头的关键参数进行归一化处理,并引入时间修正的方法,依据装备退化规律得到装备的近期技术状态。然后,使用三角模糊数理论计算参数隶属度和可信度水平,在此基础上使用ER算法对雷达导引头特征参数的测试数据进行评估。实验使用某单位所贮存雷达导引头测试数据进行验证,表明该算法能够实现雷达导引头技术状态的实时评估,并得出评估结果的可信度。最后,基于技术状态评估结果进行雷达导引头检测规划,为合理控制雷达导引头的检测次数提供支持。     

固体弹道导弹级间热分离特性研究

根据某型导弹级间分离的要求,建立了级间热分离模型,研究了不同条件下固体导弹级间热分离特性,并用MATLAB软件进行模拟运算,给出了固体导弹级间热分离的主要影响因素,为导弹总体优化设计提供了有力的支持。     

基于实战环境的 反舰导弹武器系统作战效能评估

针对导弹武器实战化的作战训练使用需求,结合反舰导弹武器系统的技术特性,在传统ADC评估模型基础上,引入实战战场环境影响因子。分析建立了反舰导弹武器系统效能评估指标体系和改进的ADC评估模型,同时针对导弹武器系统能力构成的复杂性,采用层次分析和集对分析法对评价指标进行综合处理。分析表明,改进模型能够有效地反映实战环境条件下反舰导弹武器系统的综合作战效能,可为开展实战化条件下的训练提供更具实际意义的支撑和帮助。