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产品介绍

光纤水听器是一种建立在光纤、光电子技术基础上的水下声信号传感器。它通过高灵敏度的光学相干检测，将水声振动转换成光信号，通过光纤传至信号处理系统提取声信号信息。它具有灵敏度高、频响特性好等特点。采用光纤做信息载体，适宜远距离大范围监测。光纤水听器主要用于海洋声学环境中的声传播特性、噪声、混响、海底声学特性、目标声学特性等的研究，是现代海军反潜作战、水下兵器试验、海洋石油勘探和海洋地质调查的先进探测手段。

基本结构

目前，干涉型光纤水听器技术最为成熟，其基本原理：由激光器发出的激光经光纤耦合器分为两路，一路构成光纤干涉仪的信号臂，接受声波的调制，另一路则构成参考臂，不接受声波的调制，或者接受声波的调制与信号的调制相反。接受声波调制的光信号经后端反射膜反射后返回光纤耦合器，发生干涉，干涉的光信号被光电探测器转换为电信号，经信号处理获取声波的信息。

核心优势

01灵敏度高，频响特性好；

02适于远距离传输与组阵；

03动态范围大；

04抗电磁干扰与信号串扰能力强；

05信号传感与传输一体化，提高系统可靠性；

06工程应用条件降低；

产品优势

Product Advantage

评估流程清晰，容易使用

①纯中文环境、符合用户的使用操作习惯
②提供集成化的效能评估环境，对指标体系、评估方案、评估任务、评估数据进行一体化管理
③数据接口丰富，能够使用多种来源的评估数据
④能够支持复杂系统整体效能评估的要求

算法设计严谨，实现形式多样

①内置多种常用评估算法，简化评估流程开发工作
②算法设计严谨测试细致，对评估结果准确性给出保证
③算法接口统一，可通过输入输出参数灵活组装
④支持采用公式、脚本、动态库三种形式进行算法开发

平台架构开放，容易扩展

①拥有完全自主知识产权
②提供统一的平台标准和接口规范
③根据客户需求，灵活定制行业解决方案

技术服务完善，容易学习

①拥有丰富的技术资料，易学易用
②拥有完善的售前、售后服务体系，随时随地为客户服务

事后分析与实时评估相结合

①事后评估与实时评估规则统一
②提供所见即所得的实时评估监控界面编辑环境

系统组成

system composition

系统组成

云计算服务分系统
平台服务分系统
数据服务与处理分系统

硬件组成

网络设备
虚拟化设备
海量存储设备
高性能计算服务器
容灾备份设备
集群管理设备
流媒体设备
服务配置终端

AppBDC产品组成

使用流程

Use process

1、指标体系建模：针对特定评估对象构建合理的指标体系
2、定义评估方案：针对每个指标给出具体的设计方案
3、处理实验数据：获取来自实验数据并进行数据预处理
4、计算评估结果：根据评估方案构建计算任务并执行评估计算

模块介绍

Module Introduction

1、指标体系管理

指标体系管理模块负责指标体系的创建、编辑与保存。指标体系是通过对同一类评估对象各种特性逐层抽取，而得到的描述指标间的依赖关系的有向图。该模块支持成本型、效益型、固定型、偏离型四种类型的指标的可视化创建与编辑；构建指标体系过程中支持层次分析法、环比系数法、熵权法、离差最大化法、自定义权重五种权重设定方法。

指标体系管理界面

层次分析法去权重计算界面

2、评估方案管理

评估方案是评估计算的依据与准则。用户通过对指标体系中各指标的评估方法、指标参数、评估数据进行定义的方式来制定评估方案。评估方案由若干独立的指标计算流程构成，指标计算流程定义了一组输入指标或样本数据到一个或几个输出指标的运算流程，计算流程中可使用评估算法库中的各类算子。评估方案的执行不涉及具体评估对象和评估样本数据。

评估方案管理界面

评估流程管理界面

3、评估任务管理

评估任务管理负责对评估任务的创建、编辑与保存。评估任务是指采用统一的评估方案对一个或多个相关评估对象进行一次评估的过程。创建评估任务首先需要设定评估对象和评价等级，而后通过配置评估流程中的算子参数，将数据预处理获得的数据输入给评估流程。

评估任务管理界面

评估结果查看界面

4、评估数据预处理

评估数据预处理功能主要对各种来源的评估数据进行分组、过滤、归并、属性压缩变换、以及数据统计计算，获得能够供各类效能评估算法使用的数据。数据预处理模块可以对一系列数据源和数据集进行管理。数据预处理模块包含了通用适配器和DWK专用数据适配器，通过DWK专用数据适配器可以方便的获取DWK仿真数据。

数据预处理编辑界面

仿真数据获取

5、评估工程管理

评估工程管理为效能评估提供统一的资源管理平台，可快速检索和显示各资源的关键属性，并且能够启动选择的资源编辑工具进行编辑。评估工程管理工具支持评估工程的创建、删除及工程项目的查看操作。

评估工程管理

6、评估算法库

AppWEE的评估算法库提供了包括指标选取、效能评估、因素影响性分析、模型预测、评估结果可视化、数据集输入输出等多种算子。用户还可通过公式、脚本语言、算法插件三种方式对现有评估方法库进行扩展。

评估算法库

自定义公式类算子界面

7、评估算法向导

提供常用27类常用算法提供算法向导，方便用户直接采用各类算法进行计算。具体方法包括：层次分析法、模糊综合法、灰色白化权函数聚类、TOPSIS法、趋势面分析、数据包络法、主成分分析法、极差分析、方差分析、主成分分析、因子分析、支持向量机、环比系数法、ADC法、SEA法、数据一致性分析、平滑滤波法、窗谱分析法、最大熵谱分析、一元拟合法、点估计、单总体区间估计、两个总体区间估计、单总体假设检验、两个总体假设检验、偏度和峰度检验、正态性检验、奇异值过滤。

评估算法向导主界面

8、敏感性分析

敏感性分析模块负责计算正交实验设计方案中不同影响因素对各指标影响程度，主要以极差分析和方差分析作为主要分析方法。其中极差分析在不考虑实验误差的情况下，定量计算各影响因素对指标的影响程度；方差分析引入实验误差，利用F分布检验，判别各影响因素对指标影响的显著程度。敏感性分析结果以分析图表、自然语言描述两种方式进行展示。

评估流程管理界面

9、全寿命周期效能评估

在效能评估工程中收集的评估结果之间可以进行比较和趋势分析。武器装备全寿命周期通常包括论证、方案、研制、鉴定、生产、使用、报废七个阶段。在全寿命周期中，会对装备效能进行设计、预计、测试、检验等工作。对各个阶段各种渠道收集的效能指标进行比较，可以完成下列工作：
1）装备效能鉴定，通过将研制阶段、生产阶段获得的效能指标与论证阶段、方案阶段的效能值进行对比，评判装备性能能否满足设计要求。
2）性能增长跟踪，随着设计和工艺的改进，装备性能会不断得到提升。根据持续记录的装备效能评估结果可以绘制出效能指标的增长趋势图。并可构建增长模型，对性能增长速度进行评价，对增长趋势进行预测.