在進(jìn)行戰(zhàn)時(shí)裝備戰(zhàn)損部件恢復(fù)能力評(píng)估時(shí),針對(duì)收集得到的部件搶修樣本信息與實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)情況不相符的問(wèn)題,以戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境和搶修分隊(duì)維修保障條件為依據(jù),分別建立了樣本信息篩選模型和樣本搶修時(shí)間向?qū)嶋H搶修時(shí)間折合的內(nèi)積模型。采用隨機(jī)加權(quán)法將樣本信息轉(zhuǎn)換為參數(shù)分布,提出支持度與最大熵相結(jié)合的信息源權(quán)重確定方法,將相似部件和部件歷史信息進(jìn)行融合,得出部件在對(duì)應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)條件下的恢復(fù)能力評(píng)估結(jié)果。算例分析表明,該評(píng)估方法可對(duì)多種復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)條件下的部件恢復(fù)能力進(jìn)行評(píng)估,提出的多源融合方法較傳統(tǒng)估計(jì)方法評(píng)估結(jié)果更加準(zhǔn)確,具有很強(qiáng)的實(shí)用性。

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圖1支持度示意圖

圖2部件歷史數(shù)據(jù)頻率分布直方圖

圖3樣本數(shù)據(jù)未知參數(shù)分布直方圖

圖4相似部件數(shù)據(jù)參數(shù)分布融合曲線

本文編號(hào)：3889512