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针对弹药储存环境与年限对可靠度的影响,建立基于样本量、温度、湿度、年限的弹药储存可靠度预测模型。结合粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,采用全局粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,进行弹药储存可靠度预测。结果表明,基于改进粒子群算法的BP神经网络能够提高弹药储存可靠度预测的精度,加快收敛速度。
针对当前舰炮弹药需大量长期储存导致质量及可靠性降低等现状,提出了对小子样条件下舰炮弹药进行储存可靠性评估,预测储存可靠寿命;依据Bayes方法对数据进行处理,求出在各已知点的可靠度,结合储存寿命分布函数,对储存可靠寿命进行预测;最后通过实例验证该方法的合理性和有效性。
高价值弹药的高成本决定了其储存可靠性试验和可靠性评估不能采用低成本弹药的大样本量抽样方式, 针对该问题, 提出采用小子样可靠性评估的方法, 主要分析了可用信息的类型, 包括生产及验收信息、 技术检查信息、 静态检测信息、 飞行试验信息、 加速寿命试验信息、 相似或相近弹药的相关信息等, 并探讨了各类可用信息的数据处理及应用方法。
使用模糊事故树分析(Fault Tree Analysis,FTA)方法,对海岛阵地弹药储存问题进行了分析;利用求最小割集(Minimum Cutting Sets,MCS)方法找到了造成海岛阵地弹药储存失效的最危险因素;利用三角模糊数对海岛阵地弹药一年储存失效概率进行了理论计算。

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