基于多级决策的云爆弹最佳起爆时机判断方法

针对多点浓度检测引信系统处理样本浓度所用的算术平均值法存在误判云爆弹最佳起爆时机的问题,提出了多级决策判断最佳起爆时机的方法。该方法将决策过程分为多层进行处理,首先由各决策点判断云雾局部是否满足最佳起爆条件,之后在一系列递进的决策中逐渐地判断云雾最佳起爆时机。仿真试验表明,该方法可有效避免云雾浓度样本方差过大的问题,降低产生误判现象的次数。     

履带车辆行驶循环的构建方法研究

基于行驶循环工况的仿真分析可以为履带车辆动力传动系统匹配提供新的技术手段,针对某履带车辆试车场的试验数据,提出了一种履带车辆行驶循环的构建方法.应用小波变换方法对试验数据进行了滤波处理.定义试车场一次整圈试验为一个运动学样本,通过统计学的相关性分析和速度-加速度概率分布分析,选出最接近样本集合的代表样本.试车场行驶循环...     

小样本时间序列分析在遭遇段处理中的应用

针对光电经纬仪对弹靶遭遇段测量时目标与视场产生的相对移动导致测量精度下降的问题,提出一种将小样本时间序列数据处理方法应用到遭遇段处理中的方法。通过将小样本测量数据进行预处理,剔除明显有误差的值,对剔除的数据进行重构,利用时间序列建模,采用逆序检验法检验所构建的时间序列的平稳性,并按照试验场景进行仿真计算。仿真结果证明：该方法使得计算最近距离等重要遭遇段参数误差小于 0.5 m,其精度满足试验要求,验证了该方法的可行性。     

小样本时间序列分析在遭遇段处理中的应用

针对光电经纬仪对弹靶遭遇段测量时目标与视场产生的相对移动导致测量精度下降的问题,提出一种将小样本时间序列数据处理方法应用到遭遇段处理中的方法。通过将小样本测量数据进行预处理,剔除明显有误差的值,对剔除的数据进行重构,利用时间序列建模,采用逆序检验法检验所构建的时间序列的平稳性,并按照试验场景进行仿真计算。仿真结果证明：该方法使得计算最近距离等重要遭遇段参数误差小于0.5 m,其精度满足试验要求,验证了该方法的可行性。     

基于Bayes参数估计的弹道一致性试验方法

现行弹道一致性试验方法只针对试验样本容量较小,配对样本不服从正态分布假设或者存在异常值的情况,失去了最优性。本文基于Bayes估计理论,提出了一种弹道一致性试验新方法。采用该方法分析了以往的弹道一致性试验数据,结果表明,该试验方法具有一定的适用性和工程适用价值。     

基于置信限的武器性能试验方法

针对国军标中对不同质量水平装备的性能考核通常采用定数样本,用试验数据均值与指标对比判定是否合格,存在未给出试验结论的置信度以及不能体现装备性能优/劣引起的试验成本差异等问题。在分析传统假设检验方法、置信限评估方法和序贯检验方法的基础上,应用置信检验理论,提出了一种基于正态分布的装备性能置信检验序贯试验方法。该方法以"大概率"判定装备性能是否合格,避免了传统假设检验仅能给出"小概率"拒收或不拒收时却没有充分理由接受的尴尬,以及国军标定数样本一试到底的弊端,尤其对性能明显优于或低于指标,能提高试验效费比;并以试验仿真数据为例,诠释该方法的优势。     

激光捷联惯导系统自对准技术研究

针对某型号激光捷联惯性导航系统设计了一种方位自对准方法,该方法通过自对准回路,滤波处理加速度计输出信号,从而完成初始对准过程.本文详细描述了该自对准方法的原理、设计过程,给出了自对准设计结果,并介绍了自对准仿真试验和系统实验室静态、车载等试验验证情况.试验结果表明,在存在人员走动、阵风、发动机振动等干扰条件下,激光捷联惯导系统能够完成方位自对准,并且能够达到很高的对准精度.本文给出的自对准方法可以解决捷联惯导系统方位自对准问题,具有工程实用价值.     

火箭助飞鱼雷试验评定中数据分析与处理方法

从指标评定的需求出发,提出了火箭助飞鱼雷试验中数据的使用及处理方法,通过环境因子折算、异常值检验、相容性检验等数理统计方法,融合了研制阶段信息和仿真试验信息,该方法有效降低了试验所需样本数,为小样本条件下战术技术指标的综合评定提供了思路。     

基于模态分析和经验模态分解的弹体加速度处理

针对气体炮发射过程中弹体加速度信号目前尚无有效的、准确的处理方法,提出了基于模态分析与经验模态分解算法(EMD)的气体炮发射过程弹体加速度信号处理方法。该方法结合模态分析与EMD获得气体炮发射过程弹体结构响应与谐振,再将弹体结构响应从实测加速度信号中剔除,从而较为精确地获得弹体的刚体加速度变化情况。通过对加速度进行二次积分得到的位移与实际行程之间的相对误差较小,试验表明,通过该方法处理的弹体加速度信号准确有效。     

一个可靠性二次抽样方案的分析及改进

在制导弹药的验收试验中,对可靠性指标有较高的要求。由于弹药的高价值以及试验的破坏性,使得只能进行小样本试验。分析一个现行的可靠性二次抽样方案,指出在该方案中使用方风险过大,进而提出了2种改进方案：利用子系统数据折合为系统试验数据,成为三次抽样;或利用前若干批数据,使用基于Bayes方法的抽样方案。使用改进的验收方案,可以在较小的样本量下,使生产方风险和使用方风险处于合理的水平。     

基于序约束的火工品可靠性试验数据分析

为了能在较小样本量下提高火工品可靠性试验数据分析效果,研究了Langlie法试验,给出了火工品可靠性试验数据分析方法。该方法利用保序回归对Langlie法试验数据进行处理,给出参数的序约束估计。模拟结果表明基于序约束的Langlie试验数据的位置参数估计具有较优的统计性质。最后利用该方法对某针刺雷管进行可靠性评估,并与大样本方法比较,表明该方法可以利用65个样本在置信水平为0.9时对可靠性为0.999的火工品进行评估。     

基于多影响因子和重要度的故障样本优选

针对测试性试验故障样本选择时影响因子考虑不全面、抽样方法工程应用性不强、影响因子权值主观性较强等问题,提出基于故障模式多影响因子和重要度的故障样本优选方法。在分析基于多影响因子抽样必要性的基础上确定了故障模式影响因子,并提出了基于PageRank的传播强度计算方法;提出了基于信息熵的相似度和基于相对比较关系的支持度计算方法,采用博弈决策方法确定了影响因子权值,实现了基于相对重要度的故障样本优选。将该方法应用于某装备控制系统的测试性验证试验,结果表明：故障样本优选方法能降低单次试验评估结果的随机性;样本选取时综合考虑多种影响因子和既客观又满足试验双方要求的影响因子权值,更符合测试性试验需求,选取的故障样本更合理。     

激光捷联惯导系统自对准技术研究

针对某型号激光捷联惯性导航系统设计了一种方位自对准方法，该方法通过自对准回路，滤波处理加速度计输出信号，从而完成初始对准过程。本文详细描述了该自对准方法的原理、设计过程，给出了自对准设计结果，并介绍了自对准仿真试验和系统实验室静态、车载等试验验证情况。试验结果表明，在存在人员走动、阵风、发动机振动等干扰条件下，激光捷联惯导系统能够完成方位自对准，并且能够达到很高的对准精度。本文给出的自对准方法可以解决捷联惯导系统方位自对准问题，具有工程实用价值。     

火工品可靠性评估小样本试验设计方法

为了实现火工品高可靠性指标的小样本评估,研究了火工品可靠性评估小样本试验设计方案,给出了基于试验信息熵的小样本试验设计方法。采用该方法对用于H/DRl31引信头部击发机构的54号针刺雷管可靠性进行了试验与评估。结果表明,在试验刺激量4.5cm处试验22发产品,全部发火,评估结果与采用1800发大样本试验验证结果一致,该产品达到了置信水平为0.90,可靠度为0.999的可靠性指标。     

基于F分布的指数型产品环境因子计算方法研究

为解决复杂系统变环境、变母体、小样本可靠性评估问题,研究了基于F分布的指数型产品环境因子计算方法,分析得到指数型产品环境因子对于变母体试验数据同样适用;针对小样本情况,分析了现有方法在选择不同的基准环境计算环境因子时存在的问题,并确定了基准环境的选择依据;基于上述分析,提出了针对小样本情况的指数型产品环境因子修正算法。最后,采用仿真算例验证了该方法的有效性。     

国外简讯

据日刊(军事研究)1986年第3期报道,美国空军研制的新型中程空空导弹(AMR AAM),根据正式研制计划,进行了第一次发射试验,导弹从靶机致命距离内通过。试验取得成功之后,国防官员发表了降低其成本的计划。该国防官员说由于成本急剧上升该导弹研制计划于1985年1月曾一度停止。     

密度函数小波估计方法

对试验数据估计通常需要作正态假设,获得正态分布样本值信息。但对不符合正态分布假设的许多工程实际问题,例如多管火箭炮的弹丸落点坐标分布与正态分布相差较大,本文介绍了ー种非正态分布样本值的新方法 密度函数小波估计方法。通过用正交对称小波基函数估计概率密度函数,对含有噪声的试验数据进行阈值处理。用此方法进行射弹散布估计,避免了试验数据人为进行正态分布假设带来的较大误差,实例分析表明该方法有效。     

弹载惯性仪表的可靠性强化试验

针对传统环境模拟试验周期长、费用高,且不能完全暴露惯性仪表设计和生产中的所有缺陷,将可靠性强化试验方法用于惯性仪表的可靠性试验。该方法区别于传统模拟环境试验的方法,它将在很短的时间内就可以使产品的缺陷暴露出来,极大地提高了试验效率。分析与试验表明:对惯性仪表进行可靠性强化试验之后,不仅会在设计初期就能对产品的的薄弱环节进行改进,而且还能完全暴露产品的潜在缺陷,最大限度地降低了试验成本,有效提高了弹载惯性仪表的可靠性。     

基于偏最小二乘回归分析的试验装备修理成本预测

为了科学预测试验装备修理成本,提高维修经费决策质量,引入偏最小二乘回归分析（Partial Least Squares Regression,PLSR）对试验装备修理成本进行预测。针对试验装备修理成本小样本、贫数据、特征量相关性强的不利条件,构建预测模型;基于以往数次大修相关数据,预测试验专用装备使用期的某次大修成本。同时,为保持模型的稳健性,提高模型解释能力和预测精确度,尝试利用变量投影重要性分析对模型进行优化,取得了较好的效果。实例证明,该方法不仅能在多变量间存在严重多重相关性情况下建立模型,而且能够有效筛选与因变量关系不大的自变量,简化输入样本集。     

弹载PD雷达主杂波盲区建模与仿真

PD雷达由于体制原因将会出现主杂波盲区,以往的导弹模型一般不考虑主杂波的影响,由于在制导系统设计过程中未考虑主杂波模型导致空中系留试验甚至经常出现跟踪虚假目标的情况;对弹载PD雷达主杂波盲区进行研究,建立模型并利用虚拟样机技术进行仿真、验证,结果表明：该模型能够满足要求,将为寻求规避主杂波盲区的方法提供可靠依据。