一、基于主成分分析的飞控系统研制费用估算（论文文献综述）
刘连胜,张哲彦,王志亮,彭宇[1]（2020）在《四旋翼无人机姿态异常感知数据生成方法》文中指出为解决四旋翼无人机飞控系统因缺少异常感知数据而难以评估其运行状态的问题,提出一种基于物理仿真模型生成异常姿态数据的方法。首先,通过定义四旋翼无人机的运动坐标系,结合牛顿-欧拉公式建立无人机运动方程,设计飞控系统控制回路,利用Simulink软件构建飞控系统物理仿真模型,为生成异常感知数据提供实验环境。其次,在利用实际姿态感知数据验证仿真模型可用的基础上,通过异常注入来生成姿态的异常数据。最后,以基于主成分分析的异常检测方法为例,评估生成异常感知数据的应用效果。实验结果表明,所提方法能够有效地生成恒偏差和漂移两种异常姿态感知数据,基于主成分分析方法开展的异常检测结果:误检率处于2%～74%,正确率处于73%～97%。因此,所提的感知数据生方法可为改进检测方法性能提供相应的数据支撑。
谷家毓[2]（2020）在《基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化技术》文中提出在信息化时代背景下,军用无人机的功能和自身优势愈发凸显,其技术性能不断优化,随之而来的是无人机研发及使用的费用逐年升高,研制方案的经济性、费用分配的合理性和使用率成为一大问题,直接影响着我国军用无人机的性能提升和进一步发展。理论与实践一再证明,对我国军用无人机全寿命周期费用（LCC:Life Cycle Cost）进行分析及优化,利于控制军用无人机寿命周期费用,同时兼顾无人机作战性能的增强。本文以某型军用无人侦察机为研究对象、无人机技术和质量指标为约束、基于模型的系统工程（MBSE:Model-Based Systems Engineering）为管理手段展开军用无人机全寿命周期费用优化技术研究。本文综合战术技术性能指标和可靠性、维修性指标两方面的费用参数体系,构建了某型号军用无人机寿命周期费用估算模型,进而建立无人机系统LCC优化模型,得到无人机LCC与可靠性指标、性能指标之间的最佳配备,使得无人机系统实现以最低的全寿期费用达到规定的战术技术性能要求和质量要求等。另外,本文摒弃了军用无人机LCC的传统文档管理模式,将MBSE（基于模型的系统工程）技术引入无人机全寿命周期费用管理中,使得无人机研制、采购、使用保障等所有生命周期活动的费用产出物的管理实现标准化、体系化、可视化、关联化;开发了较为完整的军用无人机MBSE-LCC管理体系。
赵曰强[3]（2019）在《防空导弹武器系统费效分析建模及方法研究》文中提出防空导弹武器系统费用效能的评定问题是一个特别重要的基础理论研究课题,是指导防空导弹武器系统的设计、研制、生产和使用、部署、指挥决策的导向问题,越来越受到各方重视。防空导弹武器系统的费用效能分析目前仍处于应用研究阶段,也在随着防空导弹武器系统在技术进步和系统复杂性方面的发展而不断发展。现有国内外的研究,对这一问题从不同的侧面提出了不少新观点和计算方法,但是还未见有针对性强的、可操作的整套模型。本文以防空导弹武器系统费用与效能为研究对象,以系统性能指标选取与任务分解为基础,分析了寿命周期费用（Life Cycle Cost,LCC）、系统效能和费效分析的概念和内涵,并建立了防空导弹武器系统费用效能分析模型。对费用效能分析的方法进行了梳理分析和研究对比。研究了每种方法的适用条件、优缺点,并指出了防空导弹武器系统寿命周期的不同阶段适合采用的不同方法,以及不同性能指标的适宜处理方法。这些方法的梳理和对比分析为复杂的防空导弹武器系统费用与效能的评估建模奠定了方法基础。建立了基于导弹采购单价的防空导弹武器系统全寿命周期费用LCC模型,分析了多种要素对防空导弹武器系统的影响,并进行了模型比较。在国内外武器装备费用研究现状的基础上,从武器系统工作分解结构、费用参数分析出发,建立了防空导弹武器系统LCC度量体系和参数模型。在该模型框架内,提出了以导弹采购单价的估算为基础构建防空导弹武器系统LCC模型的新思路。通过大量历史数据的多元回归分析,确定了模型中各指标参量对费用的影响程度,并采用类推法、工程法向研制费、使用保障费进行扩展。在费用估算中引入“制导精度”和“目标通道数”等新的技术参数,找到了解决新型武器系统费用评估的适用性的方案。并通过建立线性和非线性模型的比较分析,论证了模型在新型防空导弹武器系统LCC度量中的精度。建立了基于ADC法（Availability Dependability Capability,ADC）的防空导弹武器系统系统效能评估模型。针对防空导弹武器系统复杂的特点,构建了多状态及状态转移的路径,充分体现了武器系统的可靠性水平,建立了可用性和可信度模型;同时以系统能力为重点,对量纲类指标（拦截远界R、低界RL、目标通道数T、上架导弹数n、系统反应时间tr）采用效用函数法或尺度标度法进行计算,对定量概率指标(发现概率PG1、杀伤概率PG2)采用参数法进行建模,对定性概率指标(指控能力PG3、抗干扰能力PG4、生存能力PG5)采用标度法结合德尔菲法进行量化计算。克服已有模型的不足,统一能力指标的选取和处理,并对系统能力矩阵进行拓展,考虑了指控能力、抗干扰能力和生存能力等综合性指标。同时目标通道数反映武器的多目标能力,避免了对群目标的杀伤概率计算的对目标的依赖。考虑了对目标多发杀伤能力、抗饱和攻击能力、多次拦截能力。经过算例的验证模型准确、适用,突破了已有模型的局限,使系统效能的评估更趋完善。提出了一套防空导弹武器系统的费效分析方法,运用多种方法组合建立解析模型,来进行定量化计算。在LCC和系统效能建模的基础上,将效费比研究与LCC估算、系统效能评估结合起来,将LCC和系统效能归一化、无量纲处理,得到定费用、定效能或费效比最优的量化结果,使防空导弹武器系统费效分析问题更加明确具体,便于科学决策。并以“霍克改”、“爱国者”PAC-2和“格龙布”C-300ЛМУ-1为算例描述了具体的分析过程和方法,进行了费效的决策权衡,填补了目前研究的不足。本文建立的一套针对性强的、可操作的模型以及相关分析方法,对于指导防空导弹武器系统的研制和使用,提供了可量化决策工具;经过实际数据的对比、分析以及算例验证,可靠适用,可供进行武器系统费用效能评估和论证规划时参考;也对于其他装备评估分析有一定的推广价值。
陈坚强[4]（2019）在《基于神经网络的直升机涡环告警方法研究》文中研究指明直升机在垂直下降或陡下降时,若操纵不当,容易陷入严重危及直升机飞行安全的涡环状态之中,若能在直升机进入涡环时及时告警并提示合理的改出方式,可有效避免此类事故的发生。本文即针对直升机涡环状态告警方法开展研究,主要研究内容包括:（1）通过对现有直升机涡环状态判据进行对比分析,确定了适合的涡环边界计算方法,根据直升机进入涡环区域的不同,用不同边界将涡环区域进行划分,并根据直升机进入不同区域表现出的不同状态,确定了合理的告警方式和相应的改出措施。（2）针对涡环告警的关键问题之一——低空速的准确获取问题,建立了基于BP神经网络的直升机低空速预测模型,并就预测模型中存在的问题,利用主成分分析法解决数据维数过大问题,采用遗传算法优化解决神经网络随机性初始化权值和阈值问题。最后,基于Matlab仿真,以及利用四旋翼无人机平台进行了飞行试验,充分验证了BP神经网络算法用于预测低空速的有效性和准确性。（3）基于Simulink/Stateflow建立了BP神经网络低空速预测模型和涡环告警方式逻辑模型。首先基于Simulink建立了BP神经网络低空速预测模型,进一步基于Stateflow建立了涡环告警方式的逻辑模型,最后将前述两个模型进行了集成,通过仿真并完成了测试,验证了模型的正确性。（4）开展了基于DSP的半物理仿真试验。基于DSP控制器,利用C语言实现了BP神经网络低空速预测算法和涡环告警方式逻辑算法,并开发与之配套的上位机软件,搭建了相应的半物理仿真硬件系统,通过试验,验证了本文所提出的涡环告警方法的正确性和有效性。
王骏,罗鹏程,周经伦,兰新章[5]（2017）在《军用飞机出厂费用估算方法研究进展综述》文中认为军用飞机出厂费用估算对控制全寿命周期费用、降低研制风险等具有重要作用,也能为装备部门提供采购决策支持。首先,论述了军用飞机出厂费用的概念,并对其估算问题进行了描述;然后,介绍了9种典型的估算方法,包括参数法、类比法、工程估算法、基于神经网络的方法、基于偏最小二乘回归的方法、基于灰色系统理论的方法、基于作业成本法、基于特征的方法和基于知识工程的方法等,并分析比较了上述方法的适用阶段和优缺点;最后,提出了军用飞机费用估算领域需要解决的3个关键问题,为下一步的研究提供帮助。
方世力[6]（2016）在《基于灰信息的运载火箭方案优选与研制费用估算模型研究》文中认为21世纪是太空经济时代,运载火箭是发展空间科学的基础,在航天项目中一直扮演重要角色。在新的时代背景下,市场对运载火箭的经济性、技术先进性提出了更高要求。研究表明运载火箭方案阶段决定了整个研制方案70%的成本,因此在运载火箭方案设计阶段加强成本的预测,强化设计方案的优选是运载火箭成本、技术、市场竞争力的重要保障。而运载火箭研制技术难度大,研制周期长,影响因素多,不确定性高,呈现少数据、贫信息特征,这些都给运载火箭研制方案的费用预测与筛选工作带来极大挑战。本论文以技术、成本、经济一体化为逻辑主线,构建灰信息背景下的运载火箭研制方案费用测算与方案筛选模型。首先分析我国运载火箭研制费用测算与方案选择现状及不足,进而从技术维度入手,构造基于任务要求的运载火箭技术方案“灰靶屋”筛选模型,解决技术维度的方案初选问题;设计运载火箭研制费用关键驱动因子极大熵筛选模型,构造运载火箭研制费用灰色测算模型,测算研制成本;最后搭建“技术-成本-市场”一体化视角下研制方案“灰色关联筛选屋”模型,为运载火箭研制方案的综合筛选提供宝贵的理论参考和技术支持,相关研究工作可归纳如下:（1）基于任务要求的运载火箭技术方案“灰靶屋”筛选模型设计。结合经典的技术方案QFD评选方法和多目标加权灰靶决策模型,构建基于任务要求的运载火箭技术方案“灰靶屋”评价模型进行运载火箭技术方案评估与筛选。（2）运载火箭研制费用关键驱动因子极大熵识别模型研究。本文从驱动因子的权重配置角度,提出了一种驱动比重最大化的运载火箭研制费用驱动因子极大熵筛选模型,设计两类情景下的运载火箭关键费用驱动因子筛选方法。（3）运载火箭研制费用分数阶灰色测算模型FOGM（0,N）和FOOGM（1,1）构建。针对少量研制费用横截面数据,定义样本相似度,并依据相似度对原始数据排序,规定与待预测对象越相似的样本数据对FOGM（0,N）模型解的影响越敏感,进而建立关键费用驱动因子的分数阶累加的FOGM（0,N）模型,预测运载火箭研制费用。针对运载火箭研制费用体现时间序列特征的问题,利用新信息优先原理,构建FGOM（1,1）模型,实现对研制费用时间序列数据最少信息的最大挖掘。（4）“技术-成本-市场”一体化视角的运载火箭研制方案灰色加权关联筛选模型研究。针对目前运载火箭研制方案筛选工作缺乏系统工程视角的问题,本文综合考虑技术、成本、市场,搭建一体化视角下的灰色关联筛选屋框架,构建技术竞争力指数、成本竞争力指数、市场竞争力指数的测算模型。进而集结运载火箭研制和市场专家经验,构建“技术-成本-市场”指标权重极大熵分配模型,权衡技术、成本、市场三个维度。最后建立“技术-成本-市场”一体化视角的研制方案灰色加权关联筛选模型,实现对运载火箭研制方案的综合筛选。
李天照,刘元高,李金鹏[7]（2016）在《武器装备费用估算中参数问题的研究》文中研究指明武器装备费用估算常采用参数法,而选择合适的费用驱动因子是建立费用估算模型的一个关键问题。在国内外军事装备费用估算的研究基础上,指出费用驱动因子选取原则,系统梳理了费用驱动参数应从四个方面选取,从初始参数数量是否变化的角度总结归纳了费用驱动因子分析处理的方法。
杨鹏飞[8]（2015）在《复杂产品费用估算系统及关键技术研究》文中认为随着先进生产制造技术的广泛应用和社会经济的发展,复杂产品的结构和功能上的复杂性也在不断增加,对产品的费用投入也越来越成为关注的焦点,如果在产品投入研制或使用之前,不提前对产品未来的费用消耗进行估算和评估,其带来的费用消耗可能会以不可控的方式大幅增加,这不但会成为沉重的经济负担,还会影响到对新型号产品的研制和投资,因此,考虑到复杂产品需求对经济可承受性的影响,很有必要提前对复杂产品的费用进行估算,而如何采用科学的费用估算方法来控制产品寿命周期费用成为加强产品采办决策的关键问题之一通过借鉴国内外的研究成果及复杂产品费用估算系统的实际业务需求,本文对产品费用估算算法、多目标决策等关键技术进行了研究,并设计实现了一个通用的面向复杂产品的费用估算系统。主要研究内容如下：（1）以项目为导向并结合复杂产品项目的特点,给出了面向复杂产品的费用估算系统的总体设计目标和系统结构,对系统的总体操作流程进行了描述,其中包括基于多维度和基于历史费用数据的费用估算算法流程,以及基于CAIV的费用-效能-风险多目标决策算法流程,最后根据系统的业务需求,对系统的功能进行了结构分析和模块划分。（2）通过对已有费用预测方法的分析,考虑到实际情况中用于复杂产品费用估算的费用样本数据往往很少,提出小样本条件下的基于WPCA&WSVR的费用预测算法,算法主要包括两个处理过程,即利用主成分分析法对属性加权的样本数据进行降维处理以及利用对不同样本给予不同权重的支持向量回归机对经主成分转换处理的数据进行训练,最后给出实例对算法的可行性进行验证。（3）针对复杂产品全方面决策的实际需求,在传统的基于CAIV的效能-费用分析理论的基础上,将复杂产品的研制风险纳入决策考虑范围,提出了基于CAIV的复杂产品费用-效能-风险多目标决策算法,通过对费用、效能、风险建立模型以及建立方案评价准则,对各产品方案进行评价筛选,确定最佳方案,最后通过具体的实例对所提出的基于CAIV的费用-效能-风险多目标决策算法进行了实例研究,验证了算法的可用性。（4）基于上述的系统功能模块分析、费用估算算法模型以及提出的基于CAIV多目标决策方法,设计并实现了一个通用的面向复杂产品的费用估算系统。对本系统用到的开发技术、平台以及运行环境进行了说明,同时介绍了系统数据库的逻辑设计和物理设计,并通过详细的界面展示了系统的功能等。
唐亚刚,袁永欣,龙威,张涛,程延江[9]（2014）在《基于CER的运载火箭研制费用估算》文中认为运载火箭研制费用估算是费用管理中的一个重要环节。正确估算研制费用对于方案选优、加强研制过程中的费用管理以及估算整个寿命周期的费用等都具有十分重要的意义。参考美国国家宇航局（NASA）的费用估算关系（CER）模型,提出了基于运载能力、起飞质量、外形尺寸等参数的参数-费用估算模型。鉴于我国运载火箭样本少的实际情况,采用偏最小二乘法（PLS）对该模型进行了实证检验,估计值与真实值之间的偏差较小,估计效果比较理想。为下一步运载火箭研制方案筛选和费用管理提供了依据。
马明昭,王夷,李静龙[10]（2014）在《支持向量机的国产飞机研制费用建模估算》文中研究说明国产飞机研制费用建模因样本容量有限而导致了传统多元统计回归模型的适用性问题。应用支持向量机（SVM）理论进行多维空间小样本建模与估算,以国产运输机研制费为例,基于设计专业分解研制费用样本,采用变量投影重要性指标（VIP）筛选自变量,建立研制费用估算模型,并使用交叉检验与误差概率估计验证模型有效性。该模型方法适用于国产飞机研制费用估算,且可用于飞机改型及改装的经济性定量评估,便于项目早期决策使用。
二、基于主成分分析的飞控系统研制费用估算（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、基于主成分分析的飞控系统研制费用估算（论文提纲范文）
（1）四旋翼无人机姿态异常感知数据生成方法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 四旋翼无人机飞控系统建模 |
| 1.1 四旋翼无人机飞行原理 |
| 1.2 坐标系的定义与转换 |
| 1.3 运动方程 |
| 1.4 控制回路 |
| 1)姿态控制回路 |
| 2)位置控制回路 |
| 2 四旋翼无人机飞控模型验证 |
| 2.1 模型验证方案 |
| 2.2 预设指令执行验证 |
| 2.3 飞控系统实测数据与仿真数据一致性分析 |
| 3 实验验证与分析 |
| 3.1 异常感知数据生成 |
| 1)恒偏差异常数据生成及分析 |
| 2)漂移异常数据生成及分析 |
| 3.2 异常检测方法性能评估 |
| 4 结 论 |
（2）基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化技术（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LCC理论研究 |
| 1.2.2 LCC估算技术研究 |
| 1.2.3 LCC优化技术研究 |
| 1.2.4 MBSE方法研究 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 军用无人机MBSE-LCC优化管理理论与框架 |
| 2.1 军用无人机理论基础 |
| 2.1.1 军用无人机概述 |
| 2.1.2 军用无人机相关特性 |
| 2.2 LCC理论与技术 |
| 2.2.0 LCC理论概述 |
| 2.2.1 LCC估算理论与技术 |
| 2.2.2 LCC优化理论与技术 |
| 2.3 基于模型的系统工程理论基础 |
| 2.3.1 MBSE原理 |
| 2.3.2 MBSE要素 |
| 2.3.3 MBSE工作流程 |
| 2.4 军用无人机MBSE-LCC优化管理框架设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可靠性约束下的某型无人机MBSE-AC估算 |
| 3.1 某型号军用无人机系统结构MBSE描述 |
| 3.2 可靠性约束下的飞行器分系统MBSE-AC估算模型 |
| 3.2.1 飞行器分系统AC影响参数分析 |
| 3.2.2 基于灰关联的飞行器分系统MBSE-AC影响因素优选 |
| 3.2.3 可靠性约束下的飞行器分系统MBSE-AC参数法估算模型 |
| 3.3 可靠性约束下的侦察任务设备分系统MBSE-AC估算模型 |
| 3.3.1 基于MBSE的侦察任务设备分系统结构和费用分析 |
| 3.3.2 可靠性约束下的侦察任务设备分系统AC参数法估算模型 |
| 3.4 可靠性约束下的测控与信息传输分系统MBSE-AC估算模型 |
| 3.4.1 基于MBSE的测控与信息传输分系统结构和费用分析 |
| 3.4.2 基于COCOMOⅡ的测控与信息传输分系统软件AC估算模型 |
| 3.4.3 可靠性约束下的测控与信息传输分系统硬件AC估算模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 可靠性约束下的某型无人机MBSE-LSC估算 |
| 4.1 无人机使用维修与保障管理 |
| 4.2 无人机使用保障费用影响因素分析 |
| 4.2.1 群组决策特征根法 |
| 4.2.2 基于GEM的无人机使用保障费用关键因素识别 |
| 4.3 可靠性约束下的无人机分系统MBSE-LSC估算模型 |
| 4.3.1 分系统使用保障费估算模型构建 |
| 4.3.2 分系统MBSE-LSC估算管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 最优可靠性约束下的某型无人机全寿命周期费用优化 |
| 5.1 基于最优可靠性约束的某型号无人机LCC优化模型构建 |
| 5.1.1 目标函数分析 |
| 5.1.2 约束条件分析 |
| 5.1.3 优化模型构建 |
| 5.2 基于粒子群算法的无人机LCC优化模型求解 |
| 5.2.1 粒子群算法的基本原理 |
| 5.2.2 运算法则与算法流程 |
| 5.2.3 基于粒子群算法的某型号军用无人机LCC优化模型求解 |
| 5.3 基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化管理 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所获得的科研成果 |
（3）防空导弹武器系统费效分析建模及方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 防空导弹的形成和发展概况 |
| 1.1.2 论文研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外相关领域的研究发展概况 |
| 1.2.1 系统费用的研究综述 |
| 1.2.2 系统效能的研究综述 |
| 1.2.3 费效分析的研究综述 |
| 1.2.4 目前本领域研究应用的不足 |
| 1.3 论文主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 第2章 系统费用效能研究方法分析 |
| 2.1 系统费用估算方法的分析对比 |
| 2.1.1 费用估算方法与对比 |
| 2.1.2 费用估算建模方法与对比 |
| 2.1.3 费用估算的工程辅助工具 |
| 2.2 系统效能评估方法的分析对比 |
| 2.2.1 效能评估方法的分类 |
| 2.2.2 评估中采用的数学方法 |
| 2.2.3 效能指标的计算方法 |
| 2.2.4 多指标参数聚合方法 |
| 2.3 费效分析和权衡的方法 |
| 2.3.1 模糊推理柔性决策 |
| 2.3.2 关联矩阵法 |
| 2.3.3 基于理想点的多目标决策评价法 |
| 2.3.4 费效比评价准则 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 防空导弹武器系统费用估算模型 |
| 3.1 费用估算建模的步骤 |
| 3.1.1 费用估算模型的建立步骤 |
| 3.1.2 费用估算方法的选择 |
| 3.2 样本数据的采集与费用变量的选择 |
| 3.2.1 样本数据的采集与整理 |
| 3.2.2 费用变量的分析与选择 |
| 3.3 导弹采购单价线性模型的建立 |
| 3.3.1 大中型导弹采购单价模型 |
| 3.3.2 小型导弹采购单价模型 |
| 3.3.3 导弹采购单价多元线性回归模型 |
| 3.4 导弹采购单价非线性模型的建立 |
| 3.4.1 建立二次函数费用模型 |
| 3.4.2 任意次幂函数费用模型 |
| 3.5 武器系统LCC模型的建立 |
| 3.5.1 地面设备采购价格模型 |
| 3.5.2 武器系统采购费用模型 |
| 3.5.3 武器系统研制费用模型 |
| 3.5.4 使用维护费的估算模型 |
| 3.5.5 武器系统LCC费用模型 |
| 3.5.6 模型参数敏感性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 防空导弹武器系统效能评估模型 |
| 4.1 系统效能建模的步骤 |
| 4.2 系统性能指标的分析与选择 |
| 4.2.1 系统层次结构性能指标分析 |
| 4.2.2 系统性能指标的选择 |
| 4.3 系统的可用性模型的建立 |
| 4.3.1 串联系统的可用性向量 |
| 4.3.2 并联系统的可用性向量 |
| 4.3.3 复杂系统可用性向量 |
| 4.3.4 可用性向量的状态约束 |
| 4.4 系统的可信度模型的建立 |
| 4.4.1 系统的状态及状态转移 |
| 4.4.2 系统可信度的量度 |
| 4.4.3 不同系统结构的可靠度的计算 |
| 4.4.4 系统可信度矩阵模型的建立 |
| 4.4.5 可信度矩阵模型的验证 |
| 4.5 系统的能力模型的建立 |
| 4.5.1 量纲类指标计算 |
| 4.5.2 定量概率类指标计算 |
| 4.5.3 定性概率类指标计算 |
| 4.5.4 系统的能力模型 |
| 4.6 算例 |
| 4.6.1 可用性向量的计算 |
| 4.6.2 可信度矩阵的计算 |
| 4.6.3 能力向量的计算 |
| 4.6.4 系统效能的计算 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 防空导弹武器系统费效分析方法 |
| 5.1 武器系统费用和效能的关系 |
| 5.2 费效分析各阶段的目的和任务 |
| 5.2.1 费效分析的目的 |
| 5.2.2 费效分析的任务 |
| 5.3 费效分析的步骤与方法选择 |
| 5.4 防空导弹武器系统费效分析与计算 |
| 5.4.1 寿命周期费用的分析计算 |
| 5.4.2 系统效能的分析计算 |
| 5.4.3 费效分析与权衡 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 费用多元线性和非线性回归Matlab程序 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）基于神经网络的直升机涡环告警方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究情况 |
| 1.2.3 直升机涡环告警研究总结 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 涡环边界计算方法选择及告警方式研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 涡环边界计算方法分析 |
| 2.2.1 Wolkovich判据 |
| 2.2.2 Peters判据 |
| 2.2.3 高/辛判据 |
| 2.3 涡环状态改出措施及告警方式研究 |
| 2.3.1 涡环状态改出措施 |
| 2.3.2 涡环告警方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于BP神经网络的低空速预测方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 BP神经网络理论基础 |
| 3.2.1 引入BP神经网络的背景及可行性分析 |
| 3.2.2 BP神经网络 |
| 3.2.3 主成分分析法和遗传算法 |
| 3.3 基于BP神经网络的直升机低空速预测模型建立 |
| 3.3.1 试验数据的选取与预处理 |
| 3.3.2 BP神经网络预测模型建立 |
| 3.3.3 PCA-BP神经网络预测模型建立 |
| 3.3.4 GA-BP神经网络预测模型建立 |
| 3.3.5 PCA-GA-BP神经网络预测模型建立 |
| 3.4 算例仿真验证 |
| 3.5 基于四旋翼无人机的BP神经网络预测方法飞行试验验证 |
| 3.5.1 试验硬件 |
| 3.5.2 飞行试验方案 |
| 3.5.3 数据采集与筛选 |
| 3.5.4 建模与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于Stateflow的涡环告警方法建模与仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于Simulink的 BP神经网络低空速预测模型实现 |
| 4.2.1 BP神经网络低空速预测模型整体构架搭建 |
| 4.2.2 各模块组建及功能 |
| 4.2.3 BP神经网络模块仿真测试 |
| 4.3 基于Simulink/Stateflow涡环告警方式逻辑模型实现 |
| 4.3.1 Stateflow简介 |
| 4.3.2 涡环告警方式的逻辑实现 |
| 4.3.4 基于Stateflow的涡环告警方式逻辑仿真模块建立 |
| 4.3.5 涡环告警方式的逻辑模块仿真测试 |
| 4.4 模块集成与测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于DSP的涡环告警半物理仿真验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 半物理仿真试验方案设计 |
| 5.3 DSP控制器 |
| 5.4 测控软件设计 |
| 5.4.1 基于LabVIEW的上位机软件设计 |
| 5.4.2 基于DSP的涡环告警软件设计 |
| 5.5 涡环告警仿真验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（5）军用飞机出厂费用估算方法研究进展综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 出厂费用及估算问题描述 |
| 1.1 军用飞机出厂费用 |
| 1.2 军用飞机出厂费用估算 |
| 2 军用飞机出厂费用估算方法 |
| 2.1 参数法 |
| 2.2 类比法 |
| 2.3 工程估算法 |
| 2.4 基于神经网络的费用估算方法 |
| 2.5 基于偏最小二乘回归的费用估算方法 |
| 2.6 基于灰色系统理论的费用估算方法 |
| 2.7 基于作业成本法的费用估算方法 |
| 2.8 基于特征的费用估算方法 |
| 2.9 基于知识工程的费用估算方法 |
| 2.1 0 军用飞机出厂费用估算方法比较 |
| 3 军用飞机出厂费用估算待解决的关键问题 |
| 3.1 费用驱动因子预处理方法 |
| 3.2 面向部件级的参数费用估算模型 |
| 3.3 面向多指标和多学科的费用估算方法 |
| 4 结束语 |
（6）基于灰信息的运载火箭方案优选与研制费用估算模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题研究背景 |
| 1.1.1 我国运载火箭发展历程及主要成就 |
| 1.1.2 我国航天项目研制经费及成本管理发展历史 |
| 1.1.3 我国运载火箭经费估算常用的方法 |
| 1.1.4 我国运载火箭费用管理及估算存在的问题 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.3 复杂装备研制费用相关理论及其研究综述 |
| 1.3.1 基于主成分分析的大型复杂装备费用估算与预测研究 |
| 1.3.2 基于灰色系统理论的大型复杂装备费用估算与预测研究 |
| 1.3.3 基于极大熵理论的大型复杂装备费用估算与预测研究 |
| 1.3.4 基于神经网络模型的大型复杂装备费用估算与预测研究 |
| 1.4 课题研究方案 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 主要研究方法 |
| 1.5 研究内容的创新之处 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 基于“技术-成本-市场”一体化视角的运载火箭研制方案选择框架设计 |
| 2.1 运载火箭研制工作论述 |
| 2.1.1 运载火箭研制过程概述 |
| 2.1.2 运载火箭研制技术方案论证 |
| 2.1.3 研制成本管理的特点及不足 |
| 2.2 运载火箭研制方案选择的灰信息特征分析 |
| 2.2.1 运载火箭研制方案选择的技术维度灰信息特征分析 |
| 2.2.2 运载火箭研制方案选择费用维度的灰信息特征分析 |
| 2.2.3 运载火箭研制方案综合选择的灰信息特征分析 |
| 2.3 灰信息背景下的运载火箭研制方案综合选择框架设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于任务要求的运载火箭技术方案“灰靶屋”评价模型设计 |
| 3.1 基于任务要求的运载火箭技术方案评价问题分析 |
| 3.1.1 新一代运载火箭发射任务特点与趋势分析 |
| 3.1.2 运载火箭技术方案评价基本原则与专家团队组建 |
| 3.2 基于任务要求的运载火箭技术方案“灰靶屋”评价模型构建 |
| 3.2.1 运载火箭技术方案“灰靶屋”模型框架设计 |
| 3.2.2 运载火箭技术方案“灰靶屋”模型实施流程 |
| 3.2.3 运载火箭技术方案“灰靶屋”模型构建 |
| 3.2.4 运载火箭技术方案“灰靶屋”模型算法步骤 |
| 3.3 某新型运载火箭技术方案评价案例分析 |
| 3.3.1 某型新型号运载火箭技术方案评价案例背景 |
| 3.3.2 某型新型号运载火箭技术方案评价案例计算过程 |
| 3.3.3 某型新型号运载火箭技术方案评价结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于方案的运载火箭研制费用因素识别与关键驱动因子筛选 |
| 4.1 运载火箭研制费用估算框架与费用因素分析 |
| 4.1.1 运载火箭研制费用估算框架设计 |
| 4.1.2 运载火箭研制费用影响因素分析 |
| 4.1.3 运载火箭研制费用参数数据规范化处理方法 |
| 4.2 运载火箭研制费用关键驱动因子极大熵识别模型研究 |
| 4.2.1 基于驱动比重最大化的运载火箭费用驱动因子识别模型 |
| 4.2.2 运载火箭费用驱动因子识别原则 |
| 4.3 案例研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于关键驱动因子的运载火箭研制费用灰色测算模型研究 |
| 5.1 基于关键驱动因子的费用测算FOGM(0,N)模型构建 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 基于关键驱动因子的费用测算FOGM(0,N)模型构建与求解 |
| 5.2 基于驱动因子重要度的阶数确定模型 |
| 5.3 基于关键驱动因子的费用测算FOGM(0,N)模型算例分析 |
| 5.4 基于Caputo型分数阶导数的GM(r,N)模型构建 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 基于Caputo型分数阶导数的GM(r,N)模型构建与求解 |
| 5.5 基于Caputo型分数阶导数的GM(r,N)算例研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于服务改进的运载火箭研制费用测算分数阶反向累加GM(1,1)模型研究 |
| 6.1 基于服务改进的运载火箭研制费用测算问题分析 |
| 6.2 基于研制服务改进的费用测算分数阶反向累加GM(1,1)模型构建与求解 |
| 6.2.1 一阶反向累加GM(1,1)模型 |
| 6.2.2 分数阶反向累加GM(1,1)模型 |
| 6.3 算例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章“技术-成本-市场”一体化视角的运载火箭研制方案灰色加权关联筛选屋模型 |
| 7.1“技术-成本-市场”一体化视角的运载火箭研制方案筛选屋模型 |
| 7.1.1 运载火箭研制方案筛选屋模型构建 |
| 7.1.2 运载火箭研制成本竞争力指数 |
| 7.1.3 运载火箭研制方案市场竞争力指数 |
| 7.2“技术-成本-市场”指标权重极大熵分配模型 |
| 7.2.1 权重极大熵分配模型构建 |
| 7.2.2 权重极大熵分配模型求解 |
| 7.3 运载火箭研制方案综合优选的灰色关联模型 |
| 7.3.1 灰色关联度 |
| 7.3.2 研制方案综合优选的加权灰色关联模型 |
| 7.4 算例研究 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究展望以及未来可能的研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）武器装备费用估算中参数问题的研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 参数选取原则 |
| 3 参数初选 |
| 4 参数优化处理 |
| 4.1 参数综合法 |
| 4.1.1 完全综合 |
| 4.1.2 分组综合 |
| 4.2 参数约简法 |
| 4.2.1 基于粗糙集理论的参数约简 |
| 4.2.2 参数聚类约简 |
| 5 结语 |
（8）复杂产品费用估算系统及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 寿命周期费用估算研究现状 |
| 1.2.2 CAIV研究现状 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 2 复杂产品费用估算系统分析 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 复杂产品系统 |
| 2.1.2 寿命周期费用 |
| 2.2 复杂产品费用估算系统结构与业务流程 |
| 2.2.1 系统目标 |
| 2.2.2 系统结构 |
| 2.2.3 系统流程 |
| 2.3 复杂产品费用估算系统功能模块分析 |
| 2.3.1 系统维度管理功能模块分析 |
| 2.3.2 费用分解结构管理功能模块分析 |
| 2.3.3 参数费用多维度关联管理功能模块分析 |
| 2.3.4 基于参数法的费用预测功能模块分析 |
| 2.3.5 费用估算与结果分析展示功能模块分析 |
| 2.4 小结 |
| 3 小样本条件下的费用预测研究和分析 |
| 3.1 费用估算方法概述 |
| 3.2 基于主成分分析和支持向量回归机的费用预测 |
| 3.2.1 基于WPCA&WSVR的费用预测 |
| 3.2.2 数据费用价值统一转换 |
| 3.2.3 属性加权样本主成分分析 |
| 3.2.4 加权样本SVR训练 |
| 3.2.5 费用预测值计算及转换 |
| 3.3 实例验证 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于CAIV的复杂产品多目标决策 |
| 4.1 CAIV概述 |
| 4.2 多目标决策 |
| 4.3 传统的基于CAIV的费用-效能决策 |
| 4.4 基于CAIV的复杂产品多目标的权衡模型 |
| 4.4.1 系统的费用模型 |
| 4.4.2 系统的效能模型 |
| 4.4.3 系统的风险模型 |
| 4.4.4 费用-效能-风险多目标权衡决策模型 |
| 4.5 决策流程 |
| 4.6 实例验证 |
| 4.7 小结 |
| 5 复杂产品费用估算系统的设计实现及展示 |
| 5.1 复杂产品费用估算系统的总体设计 |
| 5.1.1 系统的应用架构和开发环境 |
| 5.1.2 系统开发结构 |
| 5.2 复杂产品费用估算系统的数据库设计 |
| 5.2.1 数据库的逻辑设计 |
| 5.2.2 数据库的物理设计 |
| 5.3 系统界面展示 |
| 5.3.1 复杂产品费用估算系统主界面 |
| 5.3.2 维度管理模块界面 |
| 5.3.3 参数管理模块界面 |
| 5.3.4 费用分解结构管理模块界面 |
| 5.3.5 项目管理模块界面 |
| 5.3.6 费用预测模块界面 |
| 5.3.7 费用估算分析模块界面 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）基于CER的运载火箭研制费用估算（论文提纲范文）
| 1引言 |
| 2参数-费用估算方法及过程 |
| 2. 1基于CER的估算方法 |
| 2. 2估算过程 |
| 3参数-费用估算模型的构建 |
| 3. 1参数选择 |
| 3. 2数据收集及处理 |
| 3. 3 CER关系式的建立 |
| 4 PLS统计分析 |
| 4. 1相关性检验 |
| 4. 2偏最小二乘法 |
| 4. 3 PLS分析结果 |
| 5结论 |
（10）支持向量机的国产飞机研制费用建模估算（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 基于SVM的飞机研制费用估算建模 |
| 1.1 基于回归统计的参数估算模型局限 |
| 1.2 支持向量机回归建模理论 |
| 1.2.1 基本原理及建模适用性分析 |
| 1.2.2 模型结构参数意义与寻优 |
| (1)核函数选择。 |
| (2)模型结构参数寻优。 |
| 1.3 模型自变量筛选 |
| 1.4 模型检验方法 |
| 1.5 数据标准化 |
| 2 基于SVM的国产运输机研制费用估算实例 |
| 2.1 研制费用分解与样本数据获取 |
| 2.2 模型参数设计 |
| 2.3 建模流程 |
| 2.4 研制费用建模样本 |
| 3 消除通胀因素的改进与模型自变量VIP分析 |
| 3.1 研制费用建模 |
| 3.2 模型评价 |
| 4 总结 |
四、基于主成分分析的飞控系统研制费用估算（论文参考文献）
- [1]四旋翼无人机姿态异常感知数据生成方法[J]. 刘连胜,张哲彦,王志亮,彭宇. 仪器仪表学报, 2020(04)
- [2]基于可靠性约束的某型军用无人机MBSE-LCC优化技术[D]. 谷家毓. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [3]防空导弹武器系统费效分析建模及方法研究[D]. 赵曰强. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [4]基于神经网络的直升机涡环告警方法研究[D]. 陈坚强. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [5]军用飞机出厂费用估算方法研究进展综述[J]. 王骏,罗鹏程,周经伦,兰新章. 系统工程与电子技术, 2017(09)
- [6]基于灰信息的运载火箭方案优选与研制费用估算模型研究[D]. 方世力. 南京航空航天大学, 2016(11)
- [7]武器装备费用估算中参数问题的研究[J]. 李天照,刘元高,李金鹏. 计算机与数字工程, 2016(02)
- [8]复杂产品费用估算系统及关键技术研究[D]. 杨鹏飞. 南京理工大学, 2015(01)
- [9]基于CER的运载火箭研制费用估算[J]. 唐亚刚,袁永欣,龙威,张涛,程延江. 载人航天, 2014(04)
- [10]支持向量机的国产飞机研制费用建模估算[J]. 马明昭,王夷,李静龙. 火力与指挥控制, 2014(05)