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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109766519A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811535781.9
申请日：2018-12-14
Applicant: 中国航天标准化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于鲁棒优化模型的武器装备研制决策方法，属于产品研制费用管理与技术管理技术领域，适用于武器装备产品的研制管理等技术研究。本发明通过构建以性能、可靠性和费用为要素的鲁棒优化模型，弥补了传统的“费用-效能”分析模型仅考虑性能与寿命周期费用两者关系和经典的质量成本模型仅考虑可靠性和寿命周期费用两者关系的缺陷，为实现装备性能、可靠性与经济性一体化管理提供了重要的方法支撑。通过鲁棒优化的方法获得的结果能够同时达到费用最低化、性能最佳化、可靠性最高化的目的，实现了武器装备系统的性能、可靠性与经济性的有机统一，为武器装备研制决策提供了可靠、有效的手段。
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公开(公告)号：CN109754161A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811537165.7
申请日：2018-12-14
Applicant: 中国航天标准化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于财务PEST分析框架下的军工行业发展能力评价方法，主要包括步骤(1)构建军工行业发展能力指数的指标体系；(2)确定指标权重；(3)确定指标观测值的来源；(4)确定计算指标值的计算方法；(5)确定计算维度值的计算方法；(6)计算军工行业发展能力指数(DCIMI)；(7)通过纵向、横向对比分析与评价军工行业总体发展能力。本发明有助于系统、全面、准确地反映军工行业整体的发展能力和风险承担能力，进而实现对军工行业发展质量的有效监测，及时发现问题与不足并采取具有针对性的改进措施，对于促进军工行业总体发展能力的稳步提升具有非常重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN106339789A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610649645.7
申请日：2016-08-10
Applicant: 中国航天标准化研究所
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种军工行业宏观质量水平的评价方法，具体步骤如下：(1)构建军工行业宏观质量指数指标体系；(2)确定指标权重；(3)确定指标的观测变量值；(4)确定计算二级指标值的方法；(5)确定计算一级指标值的方法；(6)计算宏观质量指数；(7)通过纵向、横向对比分析与评价军工行业宏观质量水平。本发明提出的构建宏观质量指数的方法能够对宏观质量进行有效合理的量化，不仅有利于学术研究的深入开展，在军工行业质量监督领域也具有重要的实践意义，有助于从宏观层面了解并监测军工行业的整体质量状况，促进军工行业的质量发展、提升军工行业的总体质量水平。
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公开(公告)号：CN106202668B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201610512085.0
申请日：2016-07-01
Applicant: 中国航天标准化研究所
Abstract: 本发明涉及基于质量问题数据和反向传导神经网络的复杂装备质量风险评估方法，步骤如下：步骤1：分解复杂装备结构。步骤2：明确质量风险构成。步骤3：收集与整理历史质量问题数据。步骤4：构建与训练BpNN装备质量风险评估模型。步骤5：收集与整理待评估装备的待分析数据。步骤6：评估复杂装备质量风险。本发明方法运用质量问题数据作为风险评估的输入，能更加客观真实地反映当前装备质量存在的风险概率，为管理决策提供更加科学有效的依据。反向传导神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，具有自学习能力，不用人为赋予指标权重，能够通过训练自动实现各项指标的权重赋值，极大降低人为主观因素对装备质量风险评估结果造成的干扰。
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公开(公告)号：CN106202668A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610512085.0
申请日：2016-07-01
Applicant: 中国航天标准化研究所
CPC classification number: G06F17/5036 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于质量问题数据和反向传导神经网络的复杂装备质量风险评估方法，步骤如下：步骤1：分解复杂装备结构。步骤2：明确质量风险构成。步骤3：收集与整理历史质量问题数据。步骤4：构建与训练BpNN装备质量风险评估模型。步骤5：收集与整理待评估装备的待分析数据。步骤6：评估复杂装备质量风险。本发明方法运用质量问题数据作为风险评估的输入，能更加客观真实地反映当前装备质量存在的风险概率，为管理决策提供更加科学有效的依据。反向传导神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，具有自学习能力，不用人为赋予指标权重，能够通过训练自动实现各项指标的权重赋值，极大降低人为主观因素对装备质量风险评估结果造成的干扰。
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