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。     

基于三角模糊数的导弹贮存可靠性分析

针对导弹测试时间不确定、故障发生时间模糊的问题,采用三角模糊数表示单次故障发生时间,通过fuzzy 积分得出单位贮存年限的故障发生次数,依据贮存故障率计算方法,建立了导弹贮存可靠性模型.经对比发现,采用三角模糊数形式得出的故障率更能反映导弹故障的发生概率     

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。     

舰空导弹贮存可靠性分配与预计方法研究

基于舰空导弹武器系统的可靠性特征,设计了型号总体贮存可靠性分配与预计的工作流程.针对舰空导弹及各分系统不同的可靠性结构,提出了运用不同的方法或方法组合进行可靠性分配与预计的策略.以某型舰空导弹动力分系统为例,在分析其可靠性基础上,建立了可靠性模型和故障树模型;对该分系统进行了可靠性分配和预计,获得了该分系统设备、组件的...     

一种TASIMM-UKF导弹状态估计方法

为了提高对机动导弹状态估计的精度和速度,提出了一种三轴分离IMM-UKF(TASIMM-UKF)滤波算法。将导弹运动状态按坐标轴方向进行三轴分离,并基于CV,CA和CJ模型集,采用无迹卡尔曼滤波器并行估计导弹三轴状态信息,有效地解决了导弹不同运动轴间的模型竞争问题。仿真结果表明,该方法能有效提高状态估计精度,缩短了估计时间,对复杂大机动目标状态估计具有良好的性能。     

BP神经网络在元器件贮存可靠性参数预测中的应用

元器件贮存可靠性受多个非线性因素的影响。时间序列预测实质是实现一个非线性映射。应用BP神经网络模型对某元器件贮存可靠性性能参数时间序列进行了预测,仿真表明BP神经网络预测模型有较高的精度。     

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.     

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ANSYS概率分析的导弹结构可靠度计算

针对导弹结构的材料性能、载荷环境、几何尺寸等参数不确定性的影响,基于ANSYS概率设计系统,提出了利用ANSYS概率分析功能对导弹进行结构可靠性分析的方法。通过建立某型导弹同体发动机推进剂药柱的极限状态方程,采用蒙特卡洛模拟随机载荷和固体推进剂药柱初始强度来获取推进剂药柱的可靠度。该方法能有效地计算贮存、飞行等环境条件下的导弹结构可靠性。     

基于系统动力学的反舰导弹饱和攻击模型

以舰载一体化反导武器和反舰导弹入射流为研究对象,分析了舰载反导武器拦截齐射反舰导弹的特点,建立了舰空导弹和火炮拦截反舰导弹入射流的排队服务规则、反导武器的状态转换条件和饱和攻击弹药消耗量计算方法;利用系统动力学方法推进对抗的演进,实现了舰载反导武器对反舰导弹的动态拦截。仿真得到了饱和攻击所需齐射反舰导弹数的概率分布,验证了以弹药消耗量为目标函数的最优齐射反舰导弹数是存在的假设,解决了缺乏饱和攻击定量计算问题,为高效实施饱和攻击奠定了基础。     

带空间协同的多导弹时间协同制导律

针对多导弹在平面内从期望的弹目视线（LOS）相对方向同时击中固定目标问题,提出了一种带空间协同的多导弹时间协同制导律。基于平面内的导弹-目标相对运动方程,建立了带空间协同的多导弹时间协同制导模型;基于多智能体协同控制理论,在视线方向设计了分布式时间协同制导律,可保证所有导弹的打击时刻在有限时间内达到一致,在视线法向方向设计了分布式空间协同制导律,可保证所有导弹的相对视线角在有限时间内收敛到期望值;最后,通过仿真验证了所设计的协同制导律可使多导弹从期望的弹目视线相对方向同时击中目标。     

基于发射时间序列的反舰导弹联合突防方法

为了使多型反舰导弹达到饱和攻击的目的,最理想的情况是同批次的异型导弹在同一时刻飞行到同一目标的防空区域。研究了单横队队形舰艇编队的异型导弹联合突防问题。针对舰艇编队时各个舰艇与目标的距离不同、反舰导弹的飞行速度不同、飞行航向不同等因素,建模求解了同批次异型导弹的发射时间序列。     

具有二阶环节的导弹最优导引律

本文研究了具有二阶环节的导弹其对目标的最优导引律。利用极小值原理分别研究了1)脱靶量为零、最小控制能量指标的最优导引律;2)终态为零控拦截曲面、最小能量指标的最优导引律。最后得出了与具有一阶延迟环导弹所得结果类似,但计算工作量更大,结果应更准确。     

基于随机截尾的导弹值班可靠性分析

考虑到导弹值班环境同岸上贮存环境存在诸多明显差异,对于导弹值班数据的寿命分布规律应当进行单独研究。运用残存比率法对某型导弹的值班数据进行了可靠性数据处理和分析,分别用指数分布和三参数威布尔分布进行拟合,并证明了三参数威布尔分布能更好地描述导弹值班可靠性。     

基于MARKOV过程的反舰导弹突防舰艇编队能力评估

为了全面评估反舰导弹对大型水面舰艇编队的作战能力,引入Markov模型来模拟不同速度、不同高度的导弹对编队的突防效果.以编队的防空队形为例,假定来袭导弹服从Possion分布,编队的拦截系统对来袭导弹采用"先来先服务"的原则,通过设定合理的参数,得出不同速度、不同高度导弹的突防效果.模拟结论从突防效能的角度验证了当前反舰导弹的两种方向:超低空亚声速和低空超声速.所建立的大型水面舰艇编队拦截模型具有普适性,通过修改相应的参数,可以评估其他类编队的拦截作战效果.     

Q-learning强化学习协同拦截制导律CSCD

为实现多枚导弹协同拦截机动目标,提升拦截效能,提出了一种Q-learning强化学习协同拦截制导律。首先,基于逃逸域覆盖理论,建立了非线性多弹协同拦截模型。其次,以视线角速率为状态,依据脱靶量构造奖励函数,通过离线训练生成强化学习智能体,并结合传统比例制导控制方法,构建基于强化学习的变导引系数制导律,实时生成实现协同拦截的制导指令。最终,通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。     

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。     

神经网络最优闭环制导律设计

对于复杂的非线性导弹制导系统 ,很难求得其解析的最优制导律 ,只能求得开环的数字解 ,不能适用于具有时变不确定性的导弹制导系统。利用神经网络的学习和推广能力 ,对开环的数字最优制导律进行离线的学习 ,作为闭环的神经最优制导律在线应用。研究分别选择系统状态变量和视线角速率等不同的神经网络输入对制导系统性能的影响 ,以及各种制导律的鲁棒性问题 ,并采用模块化神经网络结构提高神经网络的学习和推广能力 ,仿真结果得到一些有益的结论。