一、武器系统研制单位管理水平的贝叶斯评估分析（论文文献综述）
胡钧铭[1]（2021）在《小子样复杂系统可靠性增长试验关键技术研究》文中提出可靠性增长试验旨在发现系统设计、制造、运营中潜在的失效模式,在经故障机理分析后,采取针对性的纠正措施,从而降低或消除系统故障。通过测试、修正、再测试过程的不断迭代,纠正措施的有效性得以验证,系统的可靠性水平得以逐步提升。因而,可靠性增长试验成为保障复杂系统可靠性的重要工程手段。可靠性增长规划和可靠性增长评估是系统可靠性增长研究的两个主要领域。前者是在实际增长试验实施前,规划试验资源,构建可靠性增长曲线,为跟踪、监控与调整可靠性增长试验方案提供参照。后者则是根据增长试验数据评估系统当前的可靠性,以及外推或者预测系统将来的可靠性。本文以系统可靠性增长试验为研究课题,围绕可靠性增长规划与可靠性增长评估两大研究领域,针对可靠性增长规划受不确定性因素的影响,开展了可靠性增长方案的稳健性评价研究;针对小样本贝叶斯可靠性增长评估中先验分布的建构问题,开展了多源数据融合的可靠性增长评估研究;针对受仪器故障、观测机制等因素制约导致的可靠性增长数据缺失,开展了缺失数据下的系统可靠性增长评估研究;针对可靠性增长评估中可靠性增长模型的模型不确定性是影响分析决策的因素之一,开展了可靠性增长模型的模型不确定性研究。论文的主要研究内容与创新成果如下:（1）提出了可靠性增长规划的稳健性评价方法。分析了可靠性增长规划中的不确定性影响因素,引入信息差理论对规划问题的不确定性进行分析,构建了可靠性增长规划的稳健性评价指标,推导了可靠性增长规划稳健性的计算模型。通过算例分析演示了该方法,并将分析结果与最坏情况分析进行比较,阐明了所提方法的可行性。（2）提出了可靠性增长评估的多源信息融合框架。分析了可靠性增长贝叶斯评估中的先验信息来源,根据证据理论建立了多源信息的融合框架。从多源信息的证据融合结果出发,分别基于Belief函数与Plausibility函数的等效矩,将先验信息转化为先验分布。从不同的先验组合出发推断未知参数的后验分布。算例研究表明,先验信息的认知不确定性传播到后验信息中,融合后的先验信息比单一信源信息提高了推断结果的准确性。（3）构建了缺失数据的可靠性增长评估方法。基于期望最大化算法和幂律模型的顺序统计量特性,分别从解析与随机模拟两个维度对左删失和区间删失数据的可靠性增长评估进行了研究。推导了两类删失数据的似然函数的解析解,并构建了基于蒙特卡洛期望最大化算法的两类删失数据的推断方法。算例研究演示和验证了所提方法的有效性。（4）提出了可靠性增长模型不确定性的量化方法。可靠性增长模型除用于评估系统当前可靠性水平外,还可预测系统未来或者下一阶段的可靠性。数据驱动的可靠性增长建模本质上是对可靠性增长过程的一种近似。这种近似会导致模型不确定性。实践中,经过统计检验的模型即被视为能够表征实际可靠性增长过程,但统计检验通常只回答了模型能否表征实际数据,并未定量给出模型自身的不确定性。建立可靠性增长模型的模型不确定性量化框架,为可靠性增长模型的评价提供新方法,同时也为可靠性增长预测提供更为全面的不确定性信息。基于贝叶斯方法,本文建立了可靠性增长模型的模型不确定性量化框架。算例研究演示和验证了该方法的有效性。
李维[2]（2020）在《察打无人机对地作战的自主决策方法与仿真平台设计》文中认为无人机作为现代作战的新兴武器和工具,以其成本低、性能稳定、零伤亡等优点,承担越来越多的军事任务。未来战场中,赋予作战无人机智能性,使其拥有自主作战的能力是适应现代化战争的必然趋势。无人机智能化就是“无人机做出决定的能力”,指其不仅能够按照指令或者预先编入的程序完成预定的作战任务,更能对威胁目标自主做出反应,还能即时处理突发的情况。有人机的分析决策能力来自驾驶员,如何将驾驶员和指挥员的作战经验与知识移植到无人机,使其具备自主决策的能力,是本文的研究重点。本文基于伯伊德的“OODA”环（侦察、判断、决策、行动）理论,设计了“OERA”（侦察、评估、规则、行动）察打无人机对地自主决策框架;通过分析无人机对地作战过程,建立了无人机对地作战相关的领域模型;使用贝叶斯网络构建了目标威胁评估与打击效果评估模型,为无人机的侦察与打击决策提供条件;通过分析无人机对地作战规则特点,设计作战规则描述模型并建立规则库,表达与存储指挥员作战经验知识,用于决策推理。本文为了验证决策框架的有效性,以及为军事仿真人员提供一个管理作战规则的方法,针对察打无人机对地作战,设计并实现了作战仿真平台。仿真平台采用了Agent技术,并嵌入“OERA”自主决策框架来构建智能化无人机模型,仿真人员可编辑作战想定方案设置仿真内容,运行相应仿真模型,观察无人机Agent的自主决策行动。最后,本文设计了一个无人机对地执行侦察打击任务的实例,展示了仿真平台的实现情况。在仿真实例中,无人机Agent在无人干预的情况下做出了侦察、防御、打击等动作,验证了自主决策框架的有效性以及仿真平台的可用性。
万伏彬[3]（2019）在《基于加速退化数据的空间脉管制冷机可靠性评估方法研究》文中指出基于红外探测器组件的卫星在对地观测、太空探索等领域发挥着重要作用,空间脉管制冷机为红外探测器组件提供正常工作所必需的低温环境,是红外探测系统的核心部件。空间脉管制冷机具有结构紧凑、振动小、效率高、寿命长及可靠性高等优点,近年来已成为空间机械制冷机最具发展潜力和应用前景的机型。目前我国遥感探测卫星设计的使用寿命一般要求为10年,与之配套的国产某新型号空间脉管制冷机的制冷性能已满足工程应用要求,但能否在长达10年的设计寿命内可靠工作尚不清楚,寿命和可靠性问题是国产新型号空间脉管制冷机在卫星型号上推广应用中亟待解决的瓶颈问题。针对具有“高可靠、长寿命、小子样”特点的国产新型号空间脉管制冷机可靠性评估的工程应用需求,本文从试验效率和评估精度两方面综合考虑:一方面引入加速退化试验,建立高效的整机级装备加速试验方法;另一方面引入贝叶斯理论,运用多源信息融合技术,提高装备可靠性评估精度,建立了一套基于加速退化试验的多源信息融合可靠性评估方法,为空间脉管制冷机等国产新研装备加速退化试验方案设计及可靠性评估方法提供技术支撑,本文主要研究内容与结论如下:1.建立了脉管制冷机整机污染性能退化模型。系统深入分析了脉管制冷机的主要潜在失效模式:泄漏、疲劳、磨损和污染,理论和试验研究结果表明泄漏、疲劳和磨损失效可以得到有效控制,而脉管制冷机内非金属材料释放杂质气体导致的污染失效问题,是制约脉管制冷机长寿命高可靠运行的关键因素。通过对非金属材料放气规律研究,表明环境温度是导致脉管制冷机污染失效的敏感应力。基于非金属材料的放气规律,建立了包含敏感应力和运行时间的脉管制冷机整机污染性能退化模型,为开展脉管制冷机整机加速退化试验和可靠性评估奠定理论基础。2.温度对脉管制冷机性能影响的数值仿真与试验研究。研究了热端温度变化对脉管制冷机性能影响机理:根据脉管制冷机在轨运行情况和加速试验应力载荷需要,设置热端温度在243～353K范围内变化时,数值模拟仿真计算了脉管制冷机关键部件内的温度分布、质量流和压力波相位差值以及整机制冷性能变化情况,以一台国产空间脉管制冷机试验样机开展了整机高温试验,验证了数值仿真结果的有效性。分析了脉管制冷机在太空恶劣环境下的热环境适应性,为之后的脉管制冷机加速试验设计和可靠性评估提供有效的技术支撑。3.提出了基于多源信息融合的空间脉管制冷机恒定应力及循环应力加速退化试验数据分析方法,为空间脉管制冷机在不同轨道下的寿命预测和可靠性评估提供理论支撑。（1）针对恒定应力下加速退化数据建模和可靠性评估问题,在产品寿命分别服从指数寿命型、威布尔寿命型的情况下,提出了基于贝叶斯理论的多源可靠性信息融合的可靠性评估方法,建立了可靠性模型参数的后验分布数学表达式,在得到现场加速退化数据后,利用贝叶斯公式更新模型参数,并利用Gibbs抽样算法解决了贝叶斯公式中的高维积分计算难题。该方法适用于多个寿命分布场合,可以有效提高小子样产品可靠性评估精度。（2）针对循环应力加速退化数据建模和可靠性评估问题,首先提出了循环应力加速试验方案设计方法;其次建立了基于累积失效原理的循环应力退化数据等效处理模型;在此基础上,考虑温度循环造成的杂质气体扩散和热应力疲劳效应的联合影响,建立了产品非线性退化模型,利用伪失效寿命分布模型,融合先验信息,建立了基于贝叶斯理论的可靠性模型;最后采用Gibbs抽样算法,得到可靠性模型参数估计。4.以国产某型空间脉管制冷机为对象,开展了理论和方法的应用与验证。搭建脉管制冷机加速退化试验平台,综合设计恒定应力和循环应力下的加速退化试验方案,开展了多个温度点下的脉管制冷机整机加速退化试验;基于失效机理分析,建立了整机非线性性能退化模型;基于伪失效寿命分布和贝叶斯理论,融合先验信息和退化信息,基于Gibbs抽样算法,提高了脉管制冷机可靠性评估精度。综上所述,本文从失效机理、数值仿真、退化模型、信息融合和加速试验等方面对空间脉管制冷机寿命预测和可靠性评估问题开展了系统深入的研究,本文的研究成果,对解决“高可靠、长寿命、小子样”国产新装备寿命的高效合理预测和可靠性精确评估等问题具有重要的理论意义和工程价值。
鞠恒荣[4]（2019）在《面向态势认知的粗糙集决策方法研究》文中研究表明随着经济、政治和国际形势的不断发展,人类面临的公共突发事件、金融风险、网络安全和军事斗争等各类复杂场景带来的风险越来越高。态势认知通过态势感知、态势评估和态势预测能够对这类复杂管理场景进行及早发现、及时处理和提前预判。然而,数据驱动的复杂管理场景从各方面搜集掌握的信息往往具有不确定性、不完备性、粗糙性、模糊性和动态性,给智能信息处理带来了巨大挑战。虽然,以粗糙集、三支决策为代表的粒计算理论为解决数据的不完备性、粗糙性和不确定性提供了有效的分析方法,但将粗糙集等粒计算方法应用到态势认知场景中的研究尚处于探索和起步阶段。因此,本文以复杂管理场景态势认知任务为背景,以粒度分析为指引,从态势感知、态势评估和态势预测视角系统研究基于粗糙集理论的决策方法。具体研究内容和研究成果如下所述:1.测试代价敏感的粗糙数据建模及无人机空战场景的态势感知。在数据驱动的态势认知场景分析问题中,各类数据的获取往往不是免费的,而需要付出一定的测试代价。本文考虑数据的测试代价敏感性,提出了基于测试代价敏感的量化粗糙集模型,实现了对经典粗糙集模型在实际应用中的泛化。另外在属性约简阶段,将知识获取和测试代价最小这两种准则综合考虑,提出了一种知识和测试代价融合的属性重要度函数。在公共数据集中的测试后,测试代价敏感粗糙集模型被应用到无人机空战场景的态势感知任务中。2.复杂管理场景中并行和序贯两种多粒度认知策略。认知策略是态势认知任务的灵魂。在各类复杂管理场景的态势认知过程中,决策者面对的数据具有明显的多源性、多视角性和多粒度性。多粒度认知是人类智能认知的.重要手段之一,本文在前人工作的基础上,针对并行和序贯两种多粒度认知方法开展了进一步的研究。一方面,在基于并行策略的多粒度研究上,本文在分析了乐观多粒度决策粗糙集和悲观多粒度决策粗糙集不足的基础上,提出了柔性多粒度决策粗糙集模型。另一方面,本文以局部约简为序贯信息粒的起始序列,全局约简为终止序列构建了一种基于局部约简的动态序贯三支分类方法。3.混合代价敏感的信息融合模型及多源信息系统中的态势评估。本文以兵棋推演场景中大量存在的代价敏感多源信息系统为背景,在信息融合模型中同时考虑测试代价和风险决策代价,提出了混合代价敏感多粒度粗糙集模型。在信息粒度约简方面,本文将信息粒度约简转化为优化问题,通过设计新的适应性函数求得满足不同实际需求的约简。此外,本文还通过公共数据集对所提模型和方法进行验证和测试。最后,本文以实际兵棋推演场景中的一多源信息系统为例,系统讨论了混合代价敏感的多粒度信息融合模型在态势评估中的作用。4.面向复杂数据类型的多粒度态势预测方法。态势预测过程中广泛存在异构型数据等复杂数据,如何处理这些复杂数据并提取出有用的信息是关键。本文利用合理粒度准则,提出了一种多粒度分类预测方法。在模型学习阶段,本文首先从粗糙集理论的本源出发,将合理粒度拆解为二元关系和合理属性子空间,接着借助属性约简方法,构建符合合理粒度准则的属性子空间。在标签预测阶段,利用三支划分策略进行预测。最后,本文将所提方法应用到兵棋推演场景态势预测任务中。
姜震[5]（2017）在《航空保障系统“六性”评价方法研究》文中研究指明航母作为巨系统工程,几乎集成了舰船、航空、航天、电子兵器等国防领域的所有高新技术,体现了现代海上军事强国的最高科技水平和综合国力。航母航空保障系统是保障舰载机在航母上安全起降和有序作业的核心,是航母区别于其他大型主战水面舰艇的重要标志。“六性”分析是航母航空保障系统在设计和研制阶段极为重要的一环,关乎航母执行作战的成败。在航空保障系统评估方面,目前来看缺少可以对航空保障系统“六性”进行评价的一般性方法。首先,从航空保障系统的范畴和功能出发,分析并归纳现阶段航空保障系统的一般性组成,即综合作战指挥管理系统、舰载机起降系统、舰载机着舰引导系统、舰载机调运系统、舰载机维修系统、舰载机保障系统和航空弹药贮运系统,并得到相应的可靠性框图。其次,简要介绍了系统可靠性评估主要流程和建模技术,并对可靠性信息的预处理以及验前分布的构建进行了研究。最后,分别从定量和定性角度对航空保障系统“六性”进行评估。对于定量评估,在可靠性方面,针对系统级可靠性试验数据的完整情况不同,分别讨论经典可靠性评估中的CMSR方法和贝叶斯可靠性评估方法;在维修性方面,提出采用有向网络图的评价方法;在测试性方面,分析运用数值方法求解试验数据,从而得到评价结果。对于定性评估,分别从偏重研制过程的角度和偏重使用情况的角度制定专家、舰员“六性”定性评价打分表,统计数据,得到“六性”各自的定性水平。总之,本文针对航空保障系统,研究了一套基本符合工程实际情况的航空保障系统“六性”评价体系,对于指导航空保障系统及类似大型复杂国防装备系统的可靠性评估具有一定的参考价值。
陈德亮[6]（2017）在《共线式底火装定系统可靠性评估与试验研究》文中进行了进一步梳理针对共线式底火装定系统在可靠性评估过程中现场试验数据不足的问题,采用贝叶斯理论,对小子样条件下的装定系统进行了可靠性评估。首先,对适用于共线式底火装定系统的可靠性评估方法进行了分析,提出了系统可靠性评估过程中的核心问题,对共线式底火装定系统工作原理进行了分析;研究了装定电缆对装定信号的影响,建立了共线式底火装定系统的故障树和贝叶斯网络,确定了共线式底火装定系统的验前数据类型;分析了共线式底火装定系统电路模型,确定了电路中的关键测试点和系统可靠性试验方法。然后,根据装定系统的可靠性评估模型和选取的测试点,设计了可靠性试验系统。硬件上以微控制器为核心,设计了过压过流检测电路和模拟数字信号处理电路;软件上以模块化编程思想,实现了上位机用户交互页面的设计,并对测试内容进行了分类,完成了测试软件设计。最后,利用调试完成后的可靠性试验系统对共线式底火装定系统进行了试验研究,并对试验数据进行了处理和分析;利用试验数据结合现场少量的样本数据对共线式底火装定系统进行了可靠性综合评估,得到系统可靠度的置信下限RL为0.9992（1-α=0.9）;利用贝叶斯网络计算出了事件的重要度,提出了装定系统的改进建议。本文的研究成果可以为共线式底火装定系统的可靠性研究提供参考,为本技术的进一步应用改进提供基础支撑。
伊枭剑[7]（2016）在《基于GO法的复杂系统可靠性关键技术研究》文中研究表明GO法是一种以成功为导向的系统可靠性分析方法,特别适用于多状态、有信号反馈、有时序变化、动态性和复杂相关性等特性的系统可靠性分析;同时,GO图模型是根据系统原理图、流程图、结构图或功能图直接按一定的规则直接翻译而成的,能直接反映系统的功能与结构,具有客观性、规范性和良好的运算特性。本文针对具有多故障模式、复杂相关性、多输入闭环反馈、多状态性能稳定单元等特性的多功能可修系统,系统性地完善了基于GO法的复杂系统可靠性建模与分析方法,并在此基础上首次提出了基于GO法的复杂系统可靠性优化分配方法和基于GO法的复杂系统可靠性评估方法,形成了复杂系统GO法可靠性一体化技术的雏形,开发了相应的GO法可靠性一体化技术软件。所获成果极大地改进了GO法理论,而且拓宽了GO法理论与技术的应用范围。首先,本文系统性地完善了基于GO法的复杂系统可靠性建模与分析方法,并制定了相应的分析流程。在GO法可靠性建模方面,本文从操作符数据、操作符类型和操作符GO运算公式上拓展了GO操作符,并提出了复杂系统二级GO图模型;在GO法分析技术方面,本文完善了复杂系统GO法定量和定性分析方法,并补充了必要的GO运算规则。其次,本文首次提出了基于GO法的复杂系统可靠性优化分配方法,并制定了相应的分配流程。对于系统级——功能级的功能故障率分配,本文提出了基于模糊层次分配和新旧系统分配的故障率复合分配法;对于系统级——设计单元的故障率和维修率分配,本文在以功能故障率复合分配法所得结果作为功能故障率约束目标的基础上,提出了基于GO法的复杂系统可靠性维修性指标权衡优化分配法,并针对本文优化分配的求解问题,提出了改进的遗传算法和改进的蚁群算法。再次,本文首次提出了基于GO法的复杂系统可靠性评估方法,并制定了相应的评估流程。结合单元故障率参数估计,提出了基于GO法的复杂系统平均寿命点估计方法;结合单元故障率的信仰分布,提出了基于GO法的复杂系统可靠度置信下限评估方法;结合单元故障率和维修率的信仰分布,提出了基于GO法的复杂系统可用度置信下限评估方法。然后,本文基于GO法的复杂系统可靠性关键技术开发了一套相应的一体化技术软件,使GO法可靠性一体化技术得到了初步的工程应用,并在此基础上成功开发了定制型GO软件系统。这不仅为复杂系统可靠性工程提供了一个新的实用工具,而且体现了GO法一体化软件所具有的实用性和经济价值。最后,本文以综合传动装置电液控制系统为例,基于GO法对其进行了可靠性建模与分析、以可用度为目标且考虑费用最小的系统可靠性维修性指标权衡优化分配和给出了系统平均寿命点估计、系统可靠度和可用度置信下限。分析结果表明了基于GO法的复杂系统可靠性关键技术（系统可靠性建模与分析、可靠性分配和可靠性评估）的合理性、工程适用性和优越性。总之,本文为复杂系统的可靠性建模、分析、分配和评估提供了一种新的技术途径。
李金洲[8]（2016）在《基于参数Bootstrap-核密度估计的数控机床Bayes可靠性评估方法研究》文中研究说明可靠性评估是数控机床可靠性工程技术的重要组成部分,也是机床制造业发展必不可少的关键。随着机床复杂化、信息化、集成化程度的提高,高档数控机床具有样本量小、故障数据少等小样本特点,传统的基于大数定律的经典统计理论已无法对其可靠性进行有效评估。能够综合利用机床先验信息和现场试验数据的Bayes方法为小子样机床可靠性评估提供了非常重要的理论支撑,而如何确立合适准确的先验分布是Bayes方法合理应用的关键。本文以小样本的车铣加工中心CXK5463为研究对象,针对Bayes评估中传统Bootstrap法利用相似机床故障信息建立先验分布时,存在的抽样误差较大以及需要事先假定分布类型的主观性过大的问题,提出一种集成最小二乘支持向量机（Lssvm）、参数Bootstrap法及核密度估计法建立先验分布的方法。基于威布尔分布的异常值检验方法对得到的先验分布可信度进行了度量,根据算得的先验信息可信度值对该先验分布加以修正,进而确定最终可信先验分布,进行Bayes可靠性评估。首先,以车铣加工中心CXK5463的故障数据作为现场试验信息,相似数控机床CK5250故障数据作为先验信息,进行相容性检验;对传统Bootstrap法确立先验分布中存在的误差进行分析;利用最小二乘支持向量机（Lssvm）算得先验信息的威布尔参数,进行参数化Bootstrap抽样,减少了抽样误差;根据抽样结果利用非参数核密度估计法对尺度参数以及形状参数m进行了概率密度估计,直接从抽样结果的样本数据特性出发拟合先验分布,使得拟合结果与实际分布情况更加符合。克服了传统方法需要事先假定分布类型的主观性过大的问题。其次,分析了现有先验信息可信度计算方法存在的不足,针对先验信息为先验分布,现场信息为服从威布尔分布的机床故障数据这一可靠性评估情况,基于威布尔分布数据异常值检验的方法计算了先验信息可信度,并利用MATLAB编程仿真实现了算法的求解。以求得的CXK5463的先验分布为例,进行了仿真,仿真结果与传统Bootstrap方法拟合先验分布的可信度值进行了对比,结果显示通过本文方法得到的先验分布具有更高的可信度。并基于可信度值修正了先验分布,得到最终可信先验分布。最后,基于马尔科夫蒙特卡罗原理（MCMC）由OpenBUGS软件进行编程并迭代?求解,算得CXK5463车铣加工中心故障时间间隔的威布尔分布参数值及平均故障时间间隔（MTBF）的估计值,与传统Bootstrap方法建立先验分布进行贝叶斯评估的结果进行对比,说明了本文提出的方法的优越性与准确性。
马晓明[9]（2016）在《基于贝叶斯网络的舰船毁伤效果评估方法研究》文中进行了进一步梳理舰船毁伤效果评估,是导弹武器火力运用中一项重要的基础性工作,是其作战效能评估工作的重要组成部分,同时也为是否进行后续打击和如何选择后续打击兵力兵器、打击方式、制定打击计划等提供参考。但舰船目标毁伤效果评估工作是一项非常复杂系统决策问题,其特点为:舰船系统组织规模庞大,一个系统中包含有许多分系统,这些分系统又由若干其它子系统和设备组成;系统的关系错综复杂,相互影响,具有不同的层次结构;决策过程中会有许多随机不确定的信息与模糊信息。贝叶斯网络是一种可将概率统计应用于复杂系统,并进行推理计算和数据分析的工具。它结合了概率理论与图论,利用图论的语言直观的揭示出问题的复杂结构,同时按照概率论原理通过问题结构进行不确定性推理计算,得出更加精确的结论,很好的量化复杂系统中存在的不确定性因素。鉴于贝叶斯网络方法在处理不确定信息等方面的优点,本文重点研究了贝叶斯网络对复杂舰船目标毁伤效果进行评估的方法及其应用,完成的主要工作及内容包括:（1）阐述了贝叶斯网络的概率理论基础,举例分析了贝叶斯网络推理和贝叶斯网络学习等一般问题。（2）在某典型反舰导弹对目标舰船命中概率分析的基础上,利用蒙特卡洛方法多次模拟导弹打靶试验,通过获得的试验结果数据,统计分析每次模拟打靶的命中舱室情况,得到舰船目标各舱室命中次数及命中概率仿真数据。（3）运用ABAQUS软件对简单舱室模型的内爆超压毁伤和目标舰船有限元模型三种典型工况的冲击环境数值模拟和计算,得到了各考察舱室的冲击环境数据,据此进行了评估舱室的毁伤情况,总结出了该型导弹命中该目标舰船后舱室的毁伤规律,得到相应节点的毁伤状态分布参数,作为网络底层节点的输入信息。（4）通过对目标舰船功能结构的分析,将舰船目标分为不同功能层次系统及不同分系统和设备,应用GeNIe贝叶斯推理软件一一设置相应网络节点,依据各节点从属关系建立贝叶斯网络结构。根据同层节点两种不同工作流程关系,分别采用维修时间统计法和权重对比法确定各节点不同状态组合参数,完成了目标舰船毁伤评估贝叶斯网络的建立。最后,利用所建立的毁伤评估贝叶斯网络,较好地推理计算了目标舰船模型中所有可能工况的总体毁伤结果,得到舰船目标全工况总体毁伤状态表,并结合各工况发生的概率进一步推导出该型导弹对舰船目标的总体毁伤概率,同时实现了反舰导弹毁伤威力的定量评估。
孔耀[10]（2016）在《小子样复杂系统可靠性评估方法研究》文中认为随着国防科技工业的不断发展,对于高度复杂的国防武器装备系统,需要精确的可靠性评估来科学合理地控制可靠性水平。系统级试验信息的“小子样”特征,使得基于经典统计分析的可靠性评估遇到了困难。本文从系统工程及信息理论的角度出发,研究并解决小子样复杂系统可靠性评估的经典方法、Bayes方法以及信息融合方法。从系统可靠性评估的基本理论出发,归纳并总结成败型、指数型单元可靠性评估的经典方法和Byes方法以及Weibull型单元的最小二乘法及极大似然参数估计方法。在深入分析经典近似评估方法的MML法、LM法、SR法、CMSR法基础上推导相同和不同寿命分布单元组成的串联、并联及k/n（G）系统工程化算式,引出一般混合系统经典可靠性综合评估理论;对于单元或系统存在先验信息的情况,讨论常见的Bayes综合方法与Monte - Carlo仿真方法对典型简单系统和典型复杂系统进行可靠性评估,通过实例计算分析表明它们具有良好的精度。为解决经典方法与Bayes方法信息源单一而导致的信任度危机,从信息融合的观点出发,讨论专家经验信息、部件子系统信息以及可靠性增长信息的融合方法,考虑信息源的继承性及异总体性,引入包含继承因子的信息融合可靠性评估方法,以某型固体火箭发动机小子样可靠性问题为例表明信息融合方法的合理性及其应用前景。总之,本文针对由多种分布模型组成的高复杂系统,研究了一套基本符合工程实际情况的小子样复杂系统评估体系,对于指导大型复杂国防装备系统的可靠性评估具有一定的参考价值。
二、武器系统研制单位管理水平的贝叶斯评估分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、武器系统研制单位管理水平的贝叶斯评估分析（论文提纲范文）
（1）小子样复杂系统可靠性增长试验关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 可靠性增长概述 |
| 1.2.2 可靠性增长规划研究现状 |
| 1.2.3 可靠性增长评估研究现状 |
| 1.2.4 综述总结与问题提出 |
| 1.3 本文研究内容与结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文章节结构 |
| 第二章 系统可靠性增长规划稳健性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信息差理论 |
| 2.2.2 规划模型 |
| 2.2.3 最坏情况分析 |
| 2.3 稳健性建模 |
| 2.3.1 决策变量 |
| 2.3.2 不确定性变量 |
| 2.3.3 收益函数 |
| 2.3.4 性能阈值 |
| 2.3.5 稳健性函数 |
| 2.4 算例研究 |
| 2.4.1 信息差分析 |
| 2.4.2 最坏情况分析 |
| 2.4.3 比较研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多源信息融合的系统可靠性增长评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 幂律过程基础 |
| 3.2.2 证据理论基础 |
| 3.3 评估方法 |
| 3.3.1 多源信息融合的贝叶斯评估框架 |
| 3.3.2 先验分布构建 |
| 3.3.3 后验分布推断 |
| 3.4 算例研究 |
| 3.4.1 故障数据仿真 |
| 3.4.2 先验一致情况 |
| 3.4.3 先验不一致情况 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 缺失数据下的系统可靠性增长评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论基础 |
| 4.2.1 顺序统计量 |
| 4.2.2 EM算法 |
| 4.3 评估方法 |
| 4.3.1 缺失数据类型 |
| 4.3.2 缺失数据边缘似然函数 |
| 4.3.3 缺失数据MCEM算法 |
| 4.4 算例研究 |
| 4.4.1 仿真验证算例 |
| 4.4.2 工程验证算例—发电机 |
| 4.4.3 工程应用算例—车辆 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统可靠性增长模型不确定性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论基础 |
| 5.2.1 模型不确定性 |
| 5.2.2 模型不确定性表征 |
| 5.2.3 模型不确定性量化 |
| 5.2.4 可靠性增长评估全面不确定性量化框架 |
| 5.3 可靠性增长模型校准算例研究 |
| 5.3.1 观测数据 |
| 5.3.2 模型不确定性对参数评估的影响 |
| 5.3.3 模型不确定性对预测的影响 |
| 5.4 可靠性增长模型验证算例研究 |
| 5.4.1 基于模型不确定性的模型验证原理 |
| 5.4.2 模型与数据 |
| 5.4.3 模型不确定性量化 |
| 5.4.4 模型验证准则比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）察打无人机对地作战的自主决策方法与仿真平台设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状及应用前景 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 察打无人机对地自主决策方法设计 |
| 2.1 察打无人机对地作战分析 |
| 2.2 察打无人机对地自主决策作战框架设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于“OERA”的自主决策框架建模 |
| 3.1 察打无人机对地作战任务想定 |
| 3.2 无人机作战相关领域模型的建立 |
| 3.2.1 无人机实体概念建模与UML建模 |
| 3.2.2 目标实体概念建模与UML建模 |
| 3.2.3 环境实体概念建模与UML建模 |
| 3.3 基于贝叶斯网络的作战相关评估模型的建立 |
| 3.3.1 贝叶斯网络的建立步骤 |
| 3.3.2 基于SBN的作战车辆打击效果评估模型的建立 |
| 3.3.3 基于DBN的地面实体目标威胁评估模型的建立 |
| 3.4 作战规则库的建立 |
| 3.4.1 作战规则的表示 |
| 3.4.2 作战规则库的构建 |
| 3.4.3 作战规则推理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 察打无人机对地作战Agent仿真模型的构建 |
| 4.1 仿真模型开发工具 |
| 4.2 Agent仿真实体结构设计 |
| 4.3 基于“OERA”的察打无人机Agent结构及规则设计 |
| 4.3.1 无人机模型中的假设 |
| 4.3.2 无人机Agent结构设计 |
| 4.3.3 机载雷达模块构建 |
| 4.3.4 飞行控制模块构建 |
| 4.3.5 火力控制模块构建 |
| 4.3.6 辅助防御模块构建 |
| 4.3.7 作战无人机规则设计 |
| 4.4 地面作战实体Agent结构及行动规划 |
| 4.4.1 地面作战实体Agent结构设计 |
| 4.4.2 地面作战实体Agent行动规划 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 察打无人机对地作战仿真平台的设计与实现 |
| 5.1 作战仿真平台物理架构的设计 |
| 5.2 作战仿真平台逻辑架构的设计 |
| 5.3 作战仿真平台的功能设计 |
| 5.3.1 规则管理功能设计 |
| 5.3.2 作战仿真功能设计 |
| 5.4 作战仿真平台的实现与验证 |
| 5.4.1 决策节点信息管理的实现 |
| 5.4.2 规则管理的实现 |
| 5.4.3 无人机对地执行察打任务的实例想定设置 |
| 5.4.4 仿真运行与过程分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）基于加速退化数据的空间脉管制冷机可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空间脉管制冷机的发展及应用 |
| 1.2.2 空间脉管制冷机寿命和可靠性评价研究现状 |
| 1.2.3 基于性能退化数据建模的可靠性评估方法研究现状 |
| 1.2.4 小子样产品的可靠性评估现状 |
| 1.3 研究思路及内容安排 |
| 1.3.1 主要问题 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 内容安排 |
| 第二章 空间脉管制冷机工作原理及失效分析 |
| 2.1 结构特点及制冷原理 |
| 2.1.1 基本组成结构 |
| 2.1.2 长寿命高可靠的支撑技术 |
| 2.1.3 制冷原理 |
| 2.2 失效模式及失效机理分析 |
| 2.2.1 早期失效模式分析 |
| 2.2.2 主要失效模式及机理分析 |
| 2.3 污染性能退化规律及建模 |
| 2.3.1 杂质气体的释放规律 |
| 2.3.2 污染性能退化模型 |
| 2.4 故障树的建立与分析 |
| 2.4.1 制冷机故障树建模 |
| 2.4.2 制冷机故障树定量分析 |
| 2.4.3 制冷机失效主要预防措施 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 温度对脉管制冷机性能影响的数值仿真与试验研究 |
| 3.1 脉管制冷机一维流体热力学理论分析 |
| 3.1.1 脉管制冷机热力学基础 |
| 3.1.2 脉管制冷机内能量流动分析 |
| 3.2 一维数值模型建立 |
| 3.3 实例研究 |
| 3.3.1 热端温度对回热器性能影响机理研究 |
| 3.3.2 热端温度对脉管性能影响机理研究 |
| 3.3.3 热端温度对整机性能影响的数值仿真与试验研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 恒定应力下加速退化数据的可靠性评估 |
| 4.1 基本思想 |
| 4.1.1 退化失效基本概念 |
| 4.1.2 贝叶斯可靠性评估 |
| 4.1.3 可靠性评估基本流程 |
| 4.2 指数寿命型小子样产品的贝叶斯可靠性评估 |
| 4.2.1 基本假设 |
| 4.2.2 伪失效寿命计算 |
| 4.2.3 联合后验分布 |
| 4.3 威布尔寿命型小子样产品的贝叶斯可靠性评估 |
| 4.3.1 基本假设 |
| 4.3.2 伪失效寿命计算 |
| 4.3.3 联合后验分布 |
| 4.4 仿真示例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 循环应力下加速退化数据的可靠性评估 |
| 5.1 循环应力加速退化试验方案设计方法 |
| 5.1.1 循环应力常见施加类型 |
| 5.1.2 试验剖面参数选取与设计 |
| 5.1.3 循环应力下数据等效处理 |
| 5.2 脉管制冷机循环应力退化模型 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 循环退化模型建立 |
| 5.3 循环应力退化数据可靠性评估方法 |
| 5.3.1 伪失效寿命数据 |
| 5.3.2 可靠性评估 |
| 5.3.3 仿真算例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 国产某型空间脉管制冷机可靠性评估应用验证 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 空间脉管制冷机实验系统 |
| 6.2.1 脉管制冷机系统 |
| 6.2.2 外部电源系统 |
| 6.2.3 温度控制和真空系统 |
| 6.2.4 数据测量及采集系统 |
| 6.2.5 测量误差分析 |
| 6.3 基于恒加退化试验的空间脉管制冷机可靠性评估 |
| 6.3.1 试验对象分析 |
| 6.3.2 失效机理一致性验证试验设计及结果 |
| 6.3.3 恒加退化试验方案设计 |
| 6.3.4 恒加退化试验数据及分析 |
| 6.3.5 恒加退化试验结果讨论 |
| 6.4 基于循加退化试验的空间脉管制冷机可靠性评估 |
| 6.4.1 循加退化试验方案设计 |
| 6.4.2 循加退化试验数据及分析 |
| 6.4.3 循加退化试验结果讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）面向态势认知的粗糙集决策方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 基本符号列表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和科学意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的科学意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 态势认知理论发展现状 |
| 1.3.2 粒计算发展现状 |
| 1.3.3 粗糙集理论发展现状 |
| 1.3.4 三支决策理论发展现状 |
| 1.4 本文的研究工作与技术路线 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 态势认知基本知识 |
| 2.2.1 态势要素 |
| 2.2.2 态势要素关系 |
| 2.3 粗糙集理论与三支决策 |
| 2.3.1 Pawlak粗糙集 |
| 2.3.2 决策粗糙集与三支决策 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 测试代价敏感的知识获取和粗糙数据建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关基本概念 |
| 3.2.1 弱不可分辨关系粗糙集 |
| 3.2.2 量化不可分辨关系和粗糙集模型 |
| 3.2.3 测试代价敏感的决策信息系统 |
| 3.3 基于测试代价敏感的粗糙数据建模 |
| 3.3.1 测试代价敏感的量化粗糙集方法 |
| 3.3.2 近似质量的实验对比 |
| 3.4 属性约简 |
| 3.4.1 下近似分布保持约简方法 |
| 3.4.2 知识与测试代价融合的约简方法 |
| 3.4.3 评价指标 |
| 3.5 测试代价敏感的约简在公共数据集上的实验分析 |
| 3.6 无人机空战场景中态势感知的实例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于并行和序贯的多粒度认知策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三支决策与粒计算 |
| 4.3 基于并行策略的多粒度决策粗糙集模型 |
| 4.3.1 乐观与悲观多粒度决策粗糙集 |
| 4.3.2 柔性多粒度决策粗糙集 |
| 4.3.3 决策规则和风险决策代价 |
| 4.3.4 阈值学习的朴素算法 |
| 4.3.5 实验分析 |
| 4.4 基于序贯策略的多粒度三支分类模型 |
| 4.4.1 序贯三支决策方法 |
| 4.4.2 Local和Global约简 |
| 4.4.3 基于局部约简的序贯三支分类方法 |
| 4.4.4 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于混合代价的多粒度粗糙集模型及态势评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于混合代价的粗糙数据建模 |
| 5.2.1 混合代价敏感多粒度粗糙集模型 |
| 5.2.2 几种粗糙集模型之间的关系 |
| 5.2.3 混合代价敏感粗糙集中的代价准则 |
| 5.3 代价敏感环境下的多粒度信息粒度约简 |
| 5.3.1 基于决策单调准则约简 |
| 5.3.2 基于最小代价准则约简 |
| 5.3.3 基于遗传优化的约简算法 |
| 5.4 粒度约简评价指标 |
| 5.5 公共数据集中的实验分析 |
| 5.5.1 代价设置与比较 |
| 5.5.2 信息粒度约简性能比较 |
| 5.6 混合代价敏感粗糙模型在兵棋推演场景态势评估中的应用 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 面向复杂数据的多粒度态势预测方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关基本概念 |
| 6.2.1 序贯三支决策模型 |
| 6.2.2 邻域粗糙集及其序贯性质 |
| 6.2.3 合理粒度准则 |
| 6.3 基于序贯三支策略的预测方法 |
| 6.3.1 S3WC框架 |
| 6.3.2 局部与全局属性子空间 |
| 6.3.3 基于合理粒度的S3WC预测算法 |
| 6.4 公共数据集中的实验分析 |
| 6.4.1 实验设置及参数选取 |
| 6.4.2 局部和全局属性子空间的性能比较 |
| 6.4.3 分类性能比较 |
| 6.4.4 实验结果讨论 |
| 6.5 S3WC-JS在兵棋推演场景态势预测实例中的应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目 |
| 致谢 |
（5）航空保障系统“六性”评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 航空保障系统现状 |
| 1.2.2 系统可靠性评价方法现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 航空保障系统及其“六性”概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 航空保障系统的范畴 |
| 2.3 航空保障系统的功能 |
| 2.4 航空保障系统的组成 |
| 2.5 航空保障系统“六性”简述 |
| 2.5.1 可靠性 |
| 2.5.2 维修性 |
| 2.5.3 测试性 |
| 2.5.4 保障性 |
| 2.5.5 安全性 |
| 2.5.6 环境适应性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 航空保障系统“六性”定量评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 定量要求 |
| 3.3 定量评价思路 |
| 3.4 定量评价方法 |
| 3.4.1 可靠性定量评价方法 |
| 3.4.2 维修性定量评价方法 |
| 3.4.3 测试性定量评价方法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 可靠性定量评价算例分析 |
| 3.5.2 维修性定量评价算例分析 |
| 3.5.3 测试性定量评价算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 航空保障系统“六性”定性评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 定性要求 |
| 4.2.1 可靠性要求 |
| 4.2.2 维修性要求 |
| 4.2.3 测试性要求 |
| 4.2.4 保障性要求 |
| 4.2.5 安全性要求 |
| 4.2.6 环境适应性要求 |
| 4.3 定性评价思路 |
| 4.4 定性评价方法 |
| 4.4.1 专家打分评价方法 |
| 4.4.2 舰员打分评价方法 |
| 4.4.3 打分表的处理方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 专家打分算例 |
| 4.5.2 舰员打分算例 |
| 4.5.3 结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）共线式底火装定系统可靠性评估与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 可靠性评估方法 |
| 1.2.1 国内外可靠性评估的发展 |
| 1.2.2 贝叶斯网络在可靠性评估中的应用 |
| 1.2.3 小子样条件下武器系统的可靠性评估 |
| 1.3 文章研究内容及结构安排 |
| 2 共线式底火装定系统可靠性评估理论 |
| 2.1 共线式底火装定系统构成 |
| 2.2 贝叶斯定理和贝叶斯网络 |
| 2.3 基于贝叶斯理论的小子样系统可靠性评估 |
| 2.3.1 装定系统可靠性评估过程 |
| 2.3.2 装定系统先验数据的获取 |
| 2.3.3 装定系统先验数据的处理 |
| 2.3.4 底火装定系统单元可靠性评估 |
| 2.3.5 装定系统可靠性综合评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 共线式底火装定系统可靠性分析 |
| 3.1 共线式底火装定系统分析 |
| 3.1.1 共线式底火装定系统原理 |
| 3.1.2 装定电缆对信号传输的影响研究 |
| 3.2 系统可靠性评估模型建立 |
| 3.2.1 系统的子系统建立 |
| 3.2.2 系统故障树建立 |
| 3.3 验前数据的获取及贝叶斯网络的建立 |
| 3.3.1 验前数据获取方法 |
| 3.3.2 系统贝叶斯网络建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 共线式底火装定系统可靠性试验系统设计 |
| 4.1 可靠性试验系统总体设计 |
| 4.2 可靠性试验系统硬件设计 |
| 4.2.1 过压过流检测电路 |
| 4.2.2 模拟信号处理电路 |
| 4.2.3 电源电路 |
| 4.2.4 通信接口电路 |
| 4.3 可靠性试验系统软件设计 |
| 4.3.1 上位机主页面及程序流程设计 |
| 4.3.2 装定系统子系统测试 |
| 4.3.3 可靠性试验系统主控芯片程序设计 |
| 4.4 可靠性试验系统调试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 共线式底火装定系统可靠性试验及综合评估 |
| 5.1 系统可靠性试验 |
| 5.1.1 电缆对装定信号影响试验 |
| 5.1.2 共线式底火装定系统试验 |
| 5.2 系统可靠性试验数据处理 |
| 5.2.1 相似系统历史数据处理 |
| 5.2.2 装定系统子系统的试验数据处理 |
| 5.3 装定系统可靠性评估 |
| 5.3.1 验前数据的相容性检验 |
| 5.3.2 系统可靠性综合评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于GO法的复杂系统可靠性关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 |
| 1.2 GO法国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 GO法应用国内外研究现状 |
| 1.2.2 GO法理论国内外研究现状 |
| 1.2.3 GO法发展趋势 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 基于GO法的复杂系统可靠性建模与分析技术研究 |
| 2.1 GO法基本理论 |
| 2.1.1 GO图模型基本理论 |
| 2.1.2 GO法分析基本理论 |
| 2.2 基于GO法的复杂系统可靠性建模方法 |
| 2.2.1 复杂系统GO操作符可靠性参数计算方法 |
| 2.2.2 复杂系统GO法操作符定义及其GO运算公式 |
| 2.2.3 复杂系统GO图模型 |
| 2.3 基于GO法的复杂系统可靠性分析方法 |
| 2.3.1 复杂系统GO法定量分析方法 |
| 2.3.2 复杂系统GO法定性分析方法 |
| 2.3.3 复杂系统GO运算规则 |
| 2.3.4 复杂系统GO法分析流程 |
| 2.4 基于GO法的复杂系统可靠性建模与分析技术算例分析 |
| 2.4.1 综合传动装置电液控制系统分析 |
| 2.4.2 综合传动装置电液控制系统GO图模型 |
| 2.4.3 综合传动装置电液控制系统单元及结构数据处理 |
| 2.4.4 综合传动装置电液控制系统GO法定量分析 |
| 2.4.5 综合传动装置电液控制系统GO法定性分析 |
| 2.4.6 综合传动装置电液控制系统可靠性建模与分析结果分析 |
| 2.5 复杂系统GO法一体化技术软件——可靠性建模与分析软件模块开发 |
| 2.5.1 复杂系统GO法可靠性建模模块简介 |
| 2.5.2 复杂系统GO法可靠性分析模块简介 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于GO法的复杂系统可靠性分配技术研究 |
| 3.1 基于模糊层次分配和新旧系统分配的故障率复合分配法 |
| 3.1.1 标度与模糊数权重评估 |
| 3.1.2 基于模糊层次分配和新旧系统分配的故障率复合分配法 |
| 3.1.3 基于模糊层次分配和新旧系统分配的故障率复合分配法流程 |
| 3.2 基于GO法的复杂系统可靠性维修性指标权衡优化分配法 |
| 3.2.1 基于GO法的复杂系统可靠性维修性指标权衡优化分配问题的描述 |
| 3.2.2 基于GO法的复杂系统可靠性维修性指标权衡优化分配问题的求解 |
| 3.2.3 基于GO法的复杂系统可靠性维修性指标权衡优化分配法流程 |
| 3.3 基于GO法的复杂系统可靠性分配技术算例分析 |
| 3.3.1 基于GO法的综合传动装置电液控制系统优化分配系统分析 |
| 3.3.2 基于GO法的综合传动装置电液控制系统优化分配模型建立 |
| 3.3.3 基于GO法的综合传动装置电液控制系统优化分配问题描述 |
| 3.3.4 基于GO法的综合传动装置电液控制系统优化分配模型求解 |
| 3.3.5 综合传动装置电液控制系统分配结果 |
| 3.3.6 综合传动装置电液控制系统可靠性维修性指标优化分配结果分析 |
| 3.4 复杂系统GO法一体化技术软件——可靠性分配软件模块开发 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于GO法的复杂系统可靠性评估技术研究 |
| 4.1 系统单元可靠性数据分析 |
| 4.1.1 基于经典方法的系统单元故障率参数估计 |
| 4.1.2 基于贝叶斯方法的系统单元数据分析 |
| 4.2 基于GO法的复杂系统可靠性评估方法 |
| 4.2.1 基于GO法的复杂系统平均寿命评估方法 |
| 4.2.2 基于GO法的复杂系统可靠度评估方法 |
| 4.2.3 基于GO法的复杂系统可用度评估方法 |
| 4.2.4 基于GO法的复杂系统可靠性评估方法流程 |
| 4.3 基于GO法的复杂系统可靠性评估技术算例分析 |
| 4.3.1 综合传动装置电液控制系统单元试验及数据采集 |
| 4.3.2 综合传动装置电液控制系统单元可靠性数据分析 |
| 4.3.3 综合传动装置电液控制系统可靠性评估 |
| 4.3.4 综合传动装置电液控制系统可靠性评估结果分析 |
| 4.4 复杂系统GO法一体化技术软件——可靠性评估软件模块开发 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于参数Bootstrap-核密度估计的数控机床Bayes可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 数控机床可靠性国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 小样本可靠性研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 基于参数Bootstrap法及核密度估计的机床先验分布确定方法研究 |
| 2.1 贝叶斯方法简介 |
| 2.2 数控机床先验信息的获取与检验 |
| 2.2.1 相似数控机床先验信息的获取 |
| 2.2.2 先验信息与现场试验信息的相容性检验 |
| 2.3 常用先验分布的表示方法及其存在问题分析 |
| 2.4 确立数控机床先验分布的Bootstrap法及其误差分析 |
| 2.4.1 Bootstrap法简介 |
| 2.4.2 Bootstrap抽样过程中误差分析 |
| 2.4.3 Bootstrap抽样结果建立先验分布的误差分析 |
| 2.5 基于参数Bootstrap法及核密度估计法确定先验分布 |
| 2.5.1 基于最小二乘支持向量机确定先验信息威布尔函数 |
| 2.5.2 参数Bootstrap法再抽样 |
| 2.5.3 基于核密度估计法确定先验分布 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于异常值检验的机床先验信息可信度分析 |
| 3.1 先验信息可信度及其计算方法简介 |
| 3.1.1 先验信息可信度定义 |
| 3.1.2 常用先验信息可信度计算方法及其存在不足 |
| 3.2 基于威布尔分布异常值检验确定可信度 |
| 3.2.1 基于威布尔分布异常值检验确定先验信息可信度的原理 |
| 3.2.2 基于威布尔分布异常值检验确定先验信息可信度的仿真实现 |
| 3.2.3 计算相似机床故障信息的可信度 |
| 3.3 基于可信度修正先验分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于马尔科夫蒙特卡罗方法的后验分布计算 |
| 4.1 似然函数和后验分布的确定 |
| 4.2 马尔科夫蒙特卡罗方法概述 |
| 4.2.1 马尔科夫蒙特卡罗原理 |
| 4.2.2 贝叶斯分析中MCMC的模拟计算 |
| 4.3 基于马尔科夫蒙特卡罗方法的后验分布抽样 |
| 4.3.1 M-H抽样方法 |
| 4.3.2 Gibbs抽样方法 |
| 4.4 基于OpenBUGS软件的数控机床后验分布计算 |
| 4.4.1 OpenBUGS应用软件简介 |
| 4.4.2 后验分布参数模拟估计 |
| 4.4.3 数控机床可靠性指标计算 |
| 4.5 可靠性评估方法分析比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于贝叶斯网络的舰船毁伤效果评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展与现状 |
| 1.2.1 舰船毁伤效果评估方法研究现状 |
| 1.2.2 贝叶斯网络研究现状 |
| 1.3 本论文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 贝叶斯网络理论 |
| 2.1 贝叶斯网络理论基础 |
| 2.1.1 贝叶斯网络表示 |
| 2.1.2 贝叶斯网络举例 |
| 2.2 贝叶斯网络参数学习 |
| 2.2.1 最大似然估计MLE方法 |
| 2.2.2 贝叶斯方法 |
| 2.3 贝叶斯网络结构学习 |
| 2.4 贝叶斯网络推理问题 |
| 2.4.1 后验概率问题 |
| 2.4.2 最大后验假设问题 |
| 2.4.3 最大可能解释问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 导弹命中概率分析及模拟打靶 |
| 3.1 导弹命中概率分析 |
| 3.1.1 导弹对矩形目标命中概率计算 |
| 3.1.2 导弹对圆形目标命中概率计算 |
| 3.1.3 近似算法 |
| 3.2 蒙特卡洛方法模拟打靶 |
| 3.2.1 模拟打靶试验步骤 |
| 3.2.2 (0,1)上均匀分布随机数产生方法 |
| 3.2.3 模拟打靶实施 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 舱室内爆毁伤规律分析 |
| 4.1 目标舰船有限元模型建立 |
| 4.2 舱室内爆超压毁伤分析 |
| 4.3 舱内爆炸冲击环境分析 |
| 4.3.1 船首部位034工况 |
| 4.3.2 船长1/2部位021工况 |
| 4.3.3 船尾部位工况016 |
| 4.3.4 目标舰船典型工况冲击环境分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于贝叶斯网络舰船毁伤效果评估 |
| 5.1 典型舰船及设备物理结构、功能结构模型建立 |
| 5.1.1 总体结构图 |
| 5.1.2 船体结构图 |
| 5.1.3 推进系统 |
| 5.1.4 电力系统 |
| 5.1.5 警戒与指挥控制系统 |
| 5.1.6 武器系统 |
| 5.2 典型舰船及设备贝叶斯网络模型参数建立 |
| 5.2.1 舰船目标毁伤等级分级准则 |
| 5.2.2 网络模型参数确定 |
| 5.3 全工况毁伤概率推理计算 |
| 5.4 反舰导弹毁伤威力综合分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）小子样复杂系统可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 可靠性评估方法国内外研究现状 |
| 1.2.1 系统可靠性评估的经典方法 |
| 1.2.2 可靠性评估的Bayes方法 |
| 1.2.3 可靠性评估的信息融合方法 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 系统可靠性评估的基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统可靠性评估流程 |
| 2.3 系统可靠性评估建模技术 |
| 2.4 可靠性信息的预处理 |
| 2.4.1 可靠性信息的获取与分类 |
| 2.4.2 可靠性信息的检验 |
| 2.5 可靠性验前分布的构建 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 单元可靠性评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 成败型单元可靠性评估方法 |
| 3.2.1 可靠性评估经典方法 |
| 3.2.2 可靠性评估贝叶斯方法 |
| 3.3 指数型单元可靠性评估方法 |
| 3.3.1 定数截尾试验的可靠性评估 |
| 3.3.2 有替换定时截尾试验的可靠性评估 |
| 3.3.3 无替换定时截尾试验的可靠性评估 |
| 3.4 威布尔型单元可靠性评估方法 |
| 3.4.1 威布尔型单元参数估计的最小二乘方法 |
| 3.4.2 威布尔型单元参数估计的极大似然方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 小子样复杂系统可靠性近似评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 金字塔式复杂系统的可靠性评估原理 |
| 4.3 系统可靠性评估技术 |
| 4.3.1 系统可靠性评估的MML法 |
| 4.3.2 系统可靠性评估的LM及ILM法 |
| 4.3.3 系统可靠性评估SR法 |
| 4.3.4 系统可靠性评估的CMSR法 |
| 4.4 系统可靠性评估的经典近似方法 |
| 4.4.1 串联系统可靠性经典近似限 |
| 4.4.2 并联系统可靠性经典近似限 |
| 4.4.3 k/n(G)系统可靠性经典近似限 |
| 4.4.4 不同类型可靠性数据的转换 |
| 4.4.5 混合系统可靠性综合评估方法 |
| 4.5 系统可靠性的贝叶斯评估方法 |
| 4.5.1 系统可靠度的验前矩 |
| 4.5.2 系统可靠性评估贝叶斯综合方法 |
| 4.5.3 系统可靠性的贝叶斯评估 |
| 4.5.4 典型复杂k/n(G)系统可靠性贝叶斯评估 |
| 4.5.5 典型算例及其精度分析 |
| 4.5.6 实例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于信息融合的复杂系统可靠性综合评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性信息融合 |
| 5.2.1 专家经验信息的融合 |
| 5.2.2 部件及分系统信息的融合 |
| 5.2.3 可靠性增长信息的融合 |
| 5.3 多源可靠性信息下的系统信息融合评估 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、武器系统研制单位管理水平的贝叶斯评估分析（论文参考文献）
- [1]小子样复杂系统可靠性增长试验关键技术研究[D]. 胡钧铭. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]察打无人机对地作战的自主决策方法与仿真平台设计[D]. 李维. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [3]基于加速退化数据的空间脉管制冷机可靠性评估方法研究[D]. 万伏彬. 国防科技大学, 2019(01)
- [4]面向态势认知的粗糙集决策方法研究[D]. 鞠恒荣. 南京大学, 2019
- [5]航空保障系统“六性”评价方法研究[D]. 姜震. 哈尔滨工程大学, 2017(06)
- [6]共线式底火装定系统可靠性评估与试验研究[D]. 陈德亮. 南京理工大学, 2017(07)
- [7]基于GO法的复杂系统可靠性关键技术研究[D]. 伊枭剑. 北京理工大学, 2016(06)
- [8]基于参数Bootstrap-核密度估计的数控机床Bayes可靠性评估方法研究[D]. 李金洲. 燕山大学, 2016(01)
- [9]基于贝叶斯网络的舰船毁伤效果评估方法研究[D]. 马晓明. 哈尔滨工程大学, 2016(03)
- [10]小子样复杂系统可靠性评估方法研究[D]. 孔耀. 哈尔滨工程大学, 2016(03)