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通过提供高源级、高动态范围和大带宽,可确保卓越的性能。结合了各种分析工具来支持目标分类。主动操作可以在 ODT(全向)或 RDT(定向)模式下进行,可以将传输和接收限制在一个扇区内。电子光束稳定和传输倾斜功能可补偿船舶的移动。重点关注的是声纳对鱼雷的探测能力,以及“主动被动”操作能力。自动鱼雷警告功能在后台持续工作,并自动为即将来临的鱼雷生成鱼雷警报。为了自卫,声纳能够探测小型移动水下物体和系泊水雷。
本手稿提出了一种新型的贝叶斯主动学习可靠性方法,该方法同时整合了贝叶斯故障概率估计和贝叶斯决策理论多点富集过程。首先,提出了一种称为综合边缘概率(IMP)的认知不确定性度量,以作为Kriging估计的失败概率的平均绝对偏差的上限。然后,遵守贝叶斯决策理论,定义了一种称为多点逐步减少(MSMR)的外观学习函数,以量化通过在预期中添加一批新样本来量化IMP的可能减少。基于MSMR的多点富集过程的成本效率实现由三个关键的解决方法进行:(a)由于内部积分的分析性障碍性,MSMR将其减少到单个积分。(b)MSMR中的其余单个积分是通过数值截断的数值计算的。(c)最大化MSMR的启发式治疗方法是根据迭代迅速选择最佳下一个点的一批最佳点,其中使用规定或自适应方案来指定批量大小。在两个基准示例和两个动态可靠性问题上测试了所提出的方法。结果表明,MSMR中的自适应方案在计算资源消耗和整体计算时间之间取得了良好的平衡。然后,根据故障概率估计的准确性,迭代次数以及性能函数评估的数量,尤其是在复杂的动态可靠性问题中,MSMR的表现相当优于现有的倾斜功能和并行化策略。