整机产品失效机理危害度定量分析方法

针对整机产品失效机理多而复杂、失效数据少、主失效机理分析为定性方法的现状,提出了一种基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法.首先利用Dirichlet分布描述产品的先验信息,结合现场失效数据确定失效频率的Bayes后验分布函数,然后通过Slice抽样方法获得失效频率的满条件分布,进而利用Gibbs抽样得到其Bayes估计,从而实现了各失效机理的定量分析.最后在某型光纤连接器失效机理已分析清楚的前提下,分别用FMMEA(Failure Modes,Mechanisms and Effects Analysis)及Bayes方法确定了其主失效机理,结果表明基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法考虑了现场未出现的失效机理危害度,其确定的主失效机理比FMMEA结果更具有可信度.     

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。     

面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。      

基于专家信息的先验分布融合方法

运用Bayes方法进行复杂系统可靠性分析时 ,先验分布的获取与表示是一个关键问题。文章研究了利用专家信息进行先验分布融合的方法 ,对基于AHP方法和综合因子法的先验分布权重确定方法进行了分析 ;在给出各先验分布权重的基础上 ,对多源先验信息的融合后验分布进行分析     

火箭发动机性能可靠性的Bayes分析

基于液体火箭发动机性能试验数据服从正态分布的条件 ,假定天地试验环境下分布的标准差不变 ,运用Bayes方法对正态分布天地试验条件下的环境因子进行分析。首先给出环境因子先验分布选择的方法 ;然后由Bayes公式结合少量的空间试验数据 ,得出环境因子的Bayes估计模型 ,最后给出空间试验条件下性能可靠性的分析方法 ,文中用实例说明了该方法的有效性。     

航天电子设备可靠性评估方法研究

建立了一种综合利用航天电子设备分系统可靠性信息和试验数据以及整机系统试验数据的Bayes可靠性评估方法.该方法利用最大熵方法融合分系统可靠性信息,推导了从分系统可靠性矩到系统可靠性矩的计算公式,然后建立了基于继承因子ρ的混合β先验分布,结合整机系统试验数据确定后验分布,最后,基于后验分布推断航天电子设备可靠性.采用该方法对航天电子设备可靠性进行了评估,当整机系统试验数据为240次时,航天电子设备在置信水平0.70的情况下可靠度可达到0.9991,所要求的整机系统试验次数比经典方法约降低了4/5.     

基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.      

无人直升机三维避障方法及仿真

自主避障是无人直升机（UH）在复杂未知环境中执行飞行任务所必须的能力。针对未知环境下UH避障飞行问题,提出了一种新的三维实时避障方法,通过将三维激光雷达探测视野划分成若干不同半径的扇形柱区和等角度分布的直方柱区,结合雷达探测数据判断障碍物分布情况,UH根据避障方法执行相应的规避动作来实现避障飞行。同时提出一种基于CATIA三维建模软件二次开发的三维仿真方法,该方法可以对未知的飞行环境进行三维建模,结合避障方法实现UH在其中的真实避障飞行模拟,并利用该仿真方法验证了三维避障方法的可行性。      

外弹道重构的改进Bayes滤波

由于被积函数及观测方程的复杂性，直接利用古典Bayes方法估计外弹道参数是极其困难的，而Kalman滤波等方法因数据质量问题经常出现发散现象，为了有效重构外弹道，基于Bayes方法，提出了外弹道重构的改进Bayes滤波算法，并给出了递推公式，仿真计算证明，该方法有效解决滤波发散问题和实际工程中的精度问题，是切实可行的方法。     

仿真输出非平均性能测度的Bayes估计

考虑离散事件仿真中一个非平均性能测度－－比例的估计问题，在对有关比例的已有估计方法的概述和分析的基础上，提出了一种比例的Ｂａｙｅｓ估计方法和贝塔分布的区间估计方法，从实验上对这些方法进行了研究和比较，从而证明了Ｂｅｙｅｓ方法能合理地给出比例的估计，而且仿真精度在大样本情形比已有方法略有提高，在小样本情形有明显的改进。     

充分统计量在数字信号处理中的应用研究

分析了充分统计量在数字信号处理中的应用,简述了充分统计量的理论模型,重点研究了充分统计量在高斯信道中的应用,结合具体的实例对传统意义下的基于贝叶斯准则的估计和基于充分统计量的估计的性能进行了比较分析;分析比较了基于充分统计量的估计与传统的基于线性模型估计的一致性,全文以具体简洁的实例,针对充分统计量理论用于信号数字参数的估计问题提供了参考。     

可靠性工程中的经验Bayes方法（Ⅱ）

简要介绍了可靠性工程中广泛采用的经验Ｂａｙｅｓ方法，对这一方法的优缺点及其适用范围进行了系统的分析，对当前研究工作中存在的一些问题进行了评论。在此基础上，提出了根据实验数据对先验分布进行假设检验的必要性，给出了一些公式和若干可行的检验方法。     

知识与数据融合的可靠性定量模型建模方法

可靠性定量设计的关键是建立可靠性定量模型。现有的可靠性定量模型建模方法主要基于设计人员对产品对象故障规律的知识,包括故障模式、环境扰动、故障机理等。但知识固有的有限性和不完整性必然会给可靠性定量模型带来模型误差和输入参数的不确定性。针对这个问题,提出了基于贝叶斯理论融合知识和数据的可靠性定量模型建模方法,量化并更新模型误差和输入参数的不确定性。为此,首先说明了知识与数据融合的可靠性定量模型建模工作,建立了知识与数据融合的可靠性定量模型建模框架;接着阐述了基于贝叶斯理论的知识与数据融合原理;然后介绍了基于贝叶斯理论融合知识与数据的通用方法,并分别针对性能波动数据和性能退化数据2种常见数据类型进一步详细讨论了各自适用的贝叶斯融合方法;最后通过机载轴向柱塞泵的案例验证了前述方法的可行性和有效性。      

基于贝叶斯网的业务端编程方法

针对现有的业务端编程方法缺乏对于没有软件开发背景的最终用户的指导机制,提出了一种基于贝叶斯网的业务端编程方法.首先提出了一种基于贝叶斯网的最终用户编程基本框架,然后基于贝叶斯网结构学习方法和过程日志建立了用来支撑业务端编程的领域专家系统,在此基础上提出了以领域专家系统为核心的启发式业务端编程方法.该方法在编程过程中依赖领域专家系统对最终用户推荐业务活动,提供实时指导,帮助最终用户逐步完成应用系统的构造.最后对该方法的有效性进行了定性的评估和分析,结果表明,基于贝叶斯网的业务端编程方法可以在一定程度上提高最终用户编程的效率.     

图模型与学习算法结合的贝叶斯网络自动建模

针对纯数据驱动的贝叶斯网络结构学习算法的准确度和效率较低的问题,提出了一种融合多信号流图模型与K2学习算法的贝叶斯网络自动建模方法。该方法利用多信号流图模型能够描述信号之间传递与依赖关系的能力,结合K2学习算法在结构学习中的优势,实现了专家知识与数据驱动方法有效融合的贝叶斯网络结构自动学习算法。通过与常用网络结构学习算法的对比实验证明,该融合算法显著降低了结构学习对学习范围和训练数据规模的要求,具有更高的学习准确度和运算效率。采用真实系统实例阐述了该融合算法的应用过程,验证了算法的实用性。      

Non-linear methods in remotely sensed multispectral data classification

The aim of this research is to develop an effective approach being able to deal with the stochastic nature of remote sensing data. In order to achieve this objective it is necessary to structure the methodological knowledge in the area of data mining and reveal the most suitable methods for the prediction and decision support based on large amounts of multispectral data. The idea is to establish a framework by decomposing the task into functionality objectives and to allow the end-user to experiment with a set of classification methods and select the best methods for specific applications. As a first step, we compare our results from Bayesian classification based on non-parametric probability density estimates of the data to the results obtained from other classification methods. Tree scenarios are considered, making use of a small benchmark dataset, a larger dataset from Corine land cover project for Bulgaria and analyzing different features and feature selection methods. We show that the theoretically optimal Bayesian classification can also achieve optimal classification in practice and provides a realistic interpretation of the world where land cover classes intergrade gradually.     

民用飞机蒙特卡罗可靠性仿真

利用蒙特卡罗防真方法建立了仿真模型,包括民机本身的可靠性和维修性、气象、管理、调度、飞机数量、航线结构、维修水平、人员素质、备件供应等因素。仿真结果可为制造商改进产品的可靠性与维修性和航空公司合理地安排航班、调度、后勤保障等提供决策依据。     

基于准静态拉伸试验的临界CTOA测量

为了寻求更为简单、准确的临界裂纹尖端张开角（CTOA_c）测量方法以推广CTOA准则的应用,本文对材料CTOA_c的测量方法进行了研究。根据CTOA的性质及G?teborgs Kungliga Segel S?llskap（GKSS）提出的CTOA_c估算方法导出了两种不同裂纹尖端张开位移（CTOD）定义之间的关系,并进一步得到一种基于准静态拉伸试验的CTOA_c测量方法,该方法与GKSS提出的估算方法相等效但更加简单。为了验证准静态拉伸试验法的准确性,对7B04 M（T）试样进行了静态拉伸试验,并使用上述两种方法估算7B04的CTOA_c,结果表明两种方法估算出的CTOA_c仅相差1%。同时分别采用平面应变核模型、平面应力模型对试样进行了弹塑性有限元模拟,模拟结果与试验结果相吻合。      

Bayesian coronal seismology

In contrast to the situation in a laboratory, the study of the solar atmosphere has to be pursued without direct access to the physical conditions of interest. Information is therefore incomplete and uncertain and inference methods need to be employed to diagnose the physical conditions and processes. One of such methods, solar atmospheric seismology, makes use of observed and theoretically predicted properties of waves to infer plasma and magnetic field properties. A recent development in solar atmospheric seismology consists in the use of inversion and model comparison methods based on Bayesian analysis. In this paper, the philosophy and methodology of Bayesian analysis are first explained. Then, we provide an account of what has been achieved so far from the application of these techniques to solar atmospheric seismology and a prospect of possible future extensions.