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公开(公告)号：CN116090356B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310321492.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于任务可靠性约束的异构弹群多目标任务规划方法，包括：以最大化弹群分配的任务可靠性和最大化弹群分配的效费比为优化目标，构建异构弹群的双目标优化模型；基于MOEA/D算法对所述双目标优化模型求解，且在求解过程中，利用切比雪夫函数进行方案对比，得到弹群目标分配方案的帕累托前沿解集。本发明不仅能有效提高弹群目标分配的任务可靠性，还可以提高弹群目标分配的效率，适用于对作战任务可靠性要求极高的作战场景。
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公开(公告)号：CN116090356A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310321492.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于任务可靠性约束的异构弹群多目标任务规划方法，包括：以最大化弹群分配的任务可靠性和最大化弹群分配的效费比为优化目标，构建异构弹群的双目标优化模型；基于MOEA/D算法对所述双目标优化模型求解，且在求解过程中，利用切比雪夫函数进行方案对比，得到弹群目标分配方案的帕累托前沿解集。本发明不仅能有效提高弹群目标分配的任务可靠性，还可以提高弹群目标分配的效率，适用于对作战任务可靠性要求极高的作战场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115730460A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211513645.6
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/2321 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可修复动态故障树的柴油机共因失效分析方法，对柴油机系统的可修复动态故障树建模方法提出共因失效模型，通过设计可修复动态故障树的确定性共因失效逻辑门和概率性共因失效逻辑门，可得到柴油机在考虑确定性共因失效和概率性共因失效情况下的瞬时可用度变化曲线。避免忽视确定性共因失效和概率性共因失效对系统可靠性的影响，减少了可修复动态故障树分析结果与实际情况的偏差，为柴油机正常运行提供保障。另外本发明对可修复动态故障树的共因失效事件，使用多准则妥协解排序法计算复杂系统在共因失效影响下的组件重要度。通过综合分析判断出柴油机电控系统的薄弱环节，能够准确评估柴油机在共因失效影响下的可靠性。
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公开(公告)号：CN116091046B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310356072.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于分阶段启发式算法的装备群多波次任务维修规划方法，包括建立装备群的任务剖面，描述维修活动对任务剖面各装备系统中元件健康状态的影响，以及元件在任务中的条件生存概率；根据装备系统中各部件的逻辑关系，得到装备系统的任务可靠性，并结合元件在任务中的条件生存概率，确定装备群的任务能力，建立多目标选择性维修模型；以维修成本、维修时间为目标，以任务能力为约束，对多目标选择性维修模型求解，得到满足条件的维修排程。本发明可在保证装备集群任务能力的基础上降低维修保障成本，减少维修工时。
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公开(公告)号：CN116091046A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310356072.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于分阶段启发式算法的装备群多波次任务维修规划方法，包括建立装备群的任务剖面，描述维修活动对任务剖面各装备系统中元件健康状态的影响，以及元件在任务中的条件生存概率；根据装备系统中各部件的逻辑关系，得到装备系统的任务可靠性，并结合元件在任务中的条件生存概率，确定装备群的任务能力，建立多目标选择性维修模型；以维修成本、维修时间为目标，以任务能力为约束，对多目标选择性维修模型求解，得到满足条件的维修排程。本发明可在保证装备集群任务能力的基础上降低维修保障成本，减少维修工时。
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公开(公告)号：CN116702633B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310990039.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F18/23 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标动态优化的异构弹群任务可靠性规划方法，属于异构弹群任务规划技术领域，该方法包括如下步骤：以最大化武器分配的效费比和最大化武器分配的任务可靠性作为优化目标，构建异构弹群的多目标动态优化模型；基于动态自适应MOEA/D‑AM2M方法对多目标动态优化模型进行迭代求解，直到满足动态算法预设终止条件时，停止迭代；在迭代求解过程中，当环境发生变化时，启动动态自适应MOEA/D‑AM2M方法中的动态响应机制，得到新环境下多目标优化问题的帕累托前沿解集；该方法不仅能有效提高武器目标分配的任务可靠性，还可以提高武器目标分配的效率，适用于对任务可靠性要求极高的场景。
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公开(公告)号：CN116702633A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310990039.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F18/23 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标动态优化的异构弹群任务可靠性规划方法，属于异构弹群任务规划技术领域，该方法包括如下步骤：以最大化武器分配的效费比和最大化武器分配的任务可靠性作为优化目标，构建异构弹群的多目标动态优化模型；基于动态自适应MOEA/D‑AM2M方法对多目标动态优化模型进行迭代求解，直到满足动态算法预设终止条件时，停止迭代；在迭代求解过程中，当环境发生变化时，启动动态自适应MOEA/D‑AM2M方法中的动态响应机制，得到新环境下多目标优化问题的帕累托前沿解集；该方法不仅能有效提高武器目标分配的任务可靠性，还可以提高武器目标分配的效率，适用于对任务可靠性要求极高的场景。
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